Python Experten in Graz
, die zu Ihnen passen – mit geprüften und verfügbaren FreelancernBeauftragen Sie Experten, die mit Python, Django, FastAPI und dem gesamten Python-Ökosystem Datenpipelines, Webservices, Automatisierungstools und Machine-Learning-Anwendungen entwickeln. FRATCH verbindet Sie mit genau passenden, geprüften Freelancern, die verfügbar sind, wenn Ihr Projekt sie braucht.
Lerne FRATCH Experten in Graz kennen, die kürzlich Python eingesetzt haben
Christian W.
Letzte Position:
Lead Developer & Performance Specialist bei Groox GmbH
Alleinverantwortliche Konzeption, Entwicklung und Deployment der zweisprachigen Qwik-Plattform eventvideo.at. Verantwortlich für Frontend-Performance-Optimierung (PageSpeed 97/100/100/100), SEO-Engineering mit Schema.org sowie die Anbindung von Google Search Console und IndexNow, und den Aufbau der GitHub-Actions-CI/CD-Pipeline. Anforderungsaufnahme und technische Umsetzung.
- Performance-Engineering: Google PageSpeed Score 97/100/100/100 (Performance / Accessibility / Best Practices / SEO) durch Frontend-Optimierung (Lazy-Loading, Thumbnail-First, schlanke Medien-Einbindung)
- Full-Stack Web-Development: Alleinverantwortliche Entwicklung mit Qwik.js-Framework von Frontend bis Deployment für die zweisprachige (DE/EN) Plattform eventvideo.at zur Vermarktung personalisierter, vollautomatisierter Teilnehmervideos für Sportevents
- Qwik.js Resumability-Architektur: Server-seitiges Rendering mit minimalem JavaScript-Hydration-Overhead, Seite bleibt auch bei umfangreichen Video- und Event-Inhalten sofort interaktiv ohne Full-Page-Load.
- API-Integration: Google Search Console API und IndexNow API für automatisierte Indexierung und SEO-Monitoring
- SEO-Engineering: Schema.org Structured Data-Implementierung für Rich Snippets und verbesserte Search-Engine-Visibility
- Mobile-First mit minimaler Bundle-Size: CSS3-Layout ohne UI-Framework-Overhead, konsequent schlanker Ressourcen-Einsatz für Spitzen-PageSpeed auf Desktop und Mobile.
- GitHub Actions CI/CD: Automatisierte Build-, Test- und Deployment-Pipeline für kontinuierliche Integration
Technologien: Qwik.js Framework, TypeScript, JavaScript, Internationalisierung (i18n DE/EN), GitHub Actions CI/CD, Google Search Console API, IndexNow API, Schema.org, Google PageSpeed Insights, Lazy Loading, CSS3, Responsive Design
Karl F.
Letzte Position:
Geschäftsführer bei ONECEPT GmbH
Elija L.
Letzte Position:
Fujitsu Deutschland
- Begleitung und Mitgestaltung des Aufbaus und der Weiterentwicklung eines unternehmensweiten HUB-Systems im Fujitsu-Umfeld zur Integration unterschiedlichster Datenquellen und Anwendungen im internationalen Kontext
- Konzeption und Umsetzung von Datenmodellierung, ETL-Prozessen, Reporting und Datenqualitätsmanagement
Andreas S.
Letzte Position:
Partner bei Lemonbee
- Entwicklung einer Stromverteilungslösung für Wohnmobile
- Erweiterung und Anpassung der bestehenden Prototyp-Software für einige Teile des Stromverteilungssystems
- Entwicklung der fehlenden Firmware für weitere Module des Systems
- Automatisierung des Firmware-Build-Prozesses durch kontinuierliche Integration (CI)
- Verwendete Technologien umfassen C, Jira, Confluence, Git, GitHub, STM32, ESP32, CAN, CANopen, UART und Zephyr
Namik D.
Letzte Position:
Test Manager / Testautomatisierer bei Sky Deutschland GmbH
- 443 automatisierte Testfälle implementiert und gepflegt; 99 Prozent Erfolgsrate (441/443)
- Einführung von CI für die Testautomatisierung: automatisierte Läufe bei Review/Merge, Reporting über Xray
- Accessibility- und Performance-Checks eingeführt und als Reporting etabliert
- QA-Lead im Tagesgeschäft mit Stand-ups, Kanban-Fortschrittskontrolle, Priorisierung und zielgerichteter Aufgabenverteilung
- Defect-Triage und Stakeholder-Kommunikation mit täglicher Triage, QA-Status-Analyse und Handlungsempfehlungen
- Entwicklung und Pflege einer stabilen Regression für CRM/Salesforce-Flows (UI/E2E und API-nahe Validierungen)
- CI/CD-Integration mittels Jenkins-Pipelines via Groovy (IaC)
- QA-Dokumentation, Testkonventionen und Vorgehensweisen in Confluence gepflegt und teamweit abgestimmt
- Salesforce Einstein Chatbot-Tests mit Intent-/Topic-Validierung und Output-Checks sowie Robot Framework/Python-Suites zur kontinuierlichen Qualitätsüberwachung
- Systemumfeld: Jira, Xray, Confluence, Jenkins, Groovy, Git, Java, Selenium, Playwright, Cucumber, TypeScript, Postman, REST, Salesforce, Google Cloud, Lighthouse, Evinced, Scrum/Kanban, BDD (Gherkin)
Stefan K.
Letzte Position:
Fullstack-Entwickler (Freelancer) bei Sciuto Software GbR
- Implementierung eines Echtzeit-Prozedural-3D/AR-Wimpern-Konfigurators mit Three.js und MediaPipe
- Entwicklung einer Fullstack-Webanwendung mit React.js und Python
- Beratung in App- und Webentwicklung
Nikolaus J.
Letzte Position:
Lösungsarchitekt bei HIT Baumärkte
- Führung hochwirksamer digitaler Retail-Transformation mit Fokus auf Datenintegration, App-Integration und Strategien für zukunftsweisendes Customer Engagement.
Martin H.
Letzte Position:
Softwareentwicklung & IT-Beratung bei Selbstständig
Tech-Stack: Flutter/Dart, Unity3D, React, NextJS, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS, SASS, SCSS, Tailwind, Bootstrap, Ollama, llama.cpp, LangChain, MCP, RAG, n8n, Node-Red, PlatformIO, Arduino, ESP, C, C++, Python/Django, NodeJS, C#, .NET, PostgreSQL, MySQL, MS-SQL, MongoDB, AWS, Azure, GCP, GitHub Actions, GitLab CI, Azure Pipelines, Ansible, Terraform, Docker, Postman, REST, WebSocket, Figma, Penpot, Adobe Illustrator, Adobe InDesign, VS Code, Android Studio, Visual Studio, Unity3D, Jira, Confluence, Traefik, Rclone, Authentik, pfSense, Cloudflare, Proxmox, MQTT
Frühere Projekte:
n8n-Automatisierung, die eingehende E-Mails aus einem Office-Postfach ausliest und an die zuständigen Personen weiterleitet
FastMCP 2-Server, der interne Dienste über eine REST-API einem LLM bereitstellt
Terraform-Migration der Cloud-Infrastruktur mit Azure-VMs, Netzwerk, Blob, Storage und cloud-init
Azure Pipelines für automatisierte Tests, Deployments und Artefakt-Management
Integration von Terraform, Ansible und Cloudflare Tunnel mit Docker-Container-Provisionierung und Backups
GitHub Actions CI/CD für Flutter-App-Builds, Tests, automatisierte Screenshots und App-Store-Deployment
Flutter-App mit SSO, lokaler Datenbank, Backend-Integration und BLE-Synchronisation
GCP-Setup mit Cloud DNS, App Engine und Cloud SQL
AWS-Umgebung mit EC2, S3, Route 53 und ECS
Durchführung von Workshops zu Docker, Git, Terraform, Ansible, Cloudflare, DevOps und modernen Software-Entwicklungspraktiken
Backend-Entwicklung mit Python Django REST Framework, PostgreSQL und MQTT
SSO-Identity-Provider mit OIDC, OAuth, LDAP, Cloudflare Tunnels und Authentik
Alexander K.
Letzte Position:
Freiberufler bei Zirkonzahn
- Funktionen in bestehende Software implementiert, darunter Anwendungen für neuronale Netze und Rendering-Funktionen mit C# und WPF
- In einem Team von 3 Personen zusammengearbeitet
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Python einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
13 Jahre (Österreich: 16 Jahre)
Positionsdauer
2,8 Jahre (Österreich: 3,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Österreich: 10)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Marketing
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Kundendienst
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Österreich: 89%)
Master-Abschluss oder höher
100% (Österreich: 67%)
Doktortitel
40% (Österreich: 12%)
Zertifizierungen pro Freelancer
4 (Österreich: 3)
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Italienisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
89% (Österreich: 99%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Graz verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Entdecke detaillierte Tagessatz-Benchmarks für Python:
Tagessatz-Einblicke entdeckenDurchschnittssätze von Experten in Graz, die Python einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Python Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Bildung (56%)
- Einzelhandel (56%)
- Automotive (44%)
- Gesundheitswesen (44%)
- Fertigung (44%)
- Werbung (33%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Python leistet
Python ist eine vielseitige Programmiersprache, mit der Webservices, Datenprodukte, Automatisierungstools, wissenschaftliche Software und Machine-Learning-Systeme entwickelt werden. Die klare Syntax ermöglicht eine schnelle Entwicklung, während CPython und eine umfangreiche Standardbibliothek eine verlässliche Grundlage für den produktiven Einsatz bieten. Python lässt sich außerdem über APIs, Nachrichtenwarteschlangen und geplante Jobs gut in bestehende Systeme integrieren.
Frameworks und Tools
Das Ökosystem deckt vollständige Anwendungsstacks ebenso ab wie fokussierte technische Aufgaben. Django bietet ein strukturiertes Webframework, während Flask und FastAPI für schlanke Services und API-orientierte Systeme geeignet sind. Gute Spezialisten arbeiten außerdem mit SQLAlchemy, Celery, Pydantic, pytest, Jupyter, NumPy, pandas und Paketierungs-Tools wie Poetry oder pip.
- REST- und ereignisgesteuerte APIs entwerfen
- Datenpipelines und analytische Workflows entwickeln
- Machine-Learning- und Natural-Language-Anwendungen entwickeln
- Tests, Abläufe und Geschäftsprozesse automatisieren
Wo Python eingesetzt wird
Unternehmen nutzen Python in den Bereichen Software, Fertigung, Forschung, Finanzen, Logistik und digitale Services. Damit lassen sich interne Automatisierungen, kundenorientierte Anwendungen, Berichtssysteme und Datenplattformen betreiben. In Graz verbinden Teams möglicherweise lokale Anforderungen aus Industrie oder Forschung mit verteilter Entwicklung, wodurch klare Dokumentation und zuverlässige Schnittstellen besonders wertvoll sind.
Wann Spezialisten helfen
Freiberufliche Expertise ist hilfreich, wenn ein Team einen Python-Service schnell liefern, eine ältere Codebasis modernisieren oder mehrere Systeme verbinden muss. Spezialisten können die Projektstruktur aufbauen, die Testabdeckung verbessern, langsame Workflows optimieren und eine Anwendung für die Bereitstellung in der Cloud vorbereiten. Sie helfen Teams außerdem bei der Entscheidung zwischen einem vollständigen Framework, einem fokussierten Service oder einem notebookbasierten Ansatz.
Anzeichen für zusätzlichen Fachbedarf sind:
- Prototyp-Code entwickelt sich zu einem geschäftskritischen Service
- Die Datenverarbeitung ist langsam, instabil oder schwer zu überwachen
- Releases hängen von manuellen Schritten ab
- Der Codebestand hat keine Tests, keine Typisierung oder keine klare Verantwortlichkeit
Fähigkeiten über Python hinaus
Gute Fachleute verbinden Sprachkenntnisse mit Softwaredesign und praktischen Fähigkeiten in der Umsetzung. Sie verstehen relationale und dokumentenorientierte Datenbanken, HTTP, Authentifizierung, Container, Continuous Integration und Cloud-Umgebungen. Je nach Aufgabe bringen sie außerdem Erfahrung mit Kubernetes, Docker, Git, Linux, SQL, Frontend-Integration oder Model Serving mit.
Was gute Fachleute liefern
Gute Python-Spezialisten schreiben lesbaren, modularen Code und wählen Abhängigkeiten sorgfältig aus. Sie definieren Schnittstellen vor der Implementierung, verwenden Tests, um wichtiges Verhalten abzusichern, und ergänzen Logging und Monitoring für den realen Betrieb. Sie kommunizieren Abwägungen klar, dokumentieren Entscheidungen und können erklären, wie sich eine lokale Änderung auf Sicherheit, Leistung und Wartbarkeit auswirkt.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Python am häufigsten gestellt werden.
Python wird für Webanwendungen, APIs, Automatisierung, Datenpipelines, wissenschaftliche Software und Machine-Learning-Systeme eingesetzt. Auch für interne Tools und Integrationen ist Python eine praktische Wahl, da Teams Datenbanken, Services und Geschäftsabläufe mit relativ wenig Aufwand verbinden können.
Python ermöglicht oft schnellere Experimente und besser lesbaren Anwendungscode als Java oder Go, besonders bei datenintensiven Aufgaben. JavaScript bleibt zentral für Browseroberflächen und Full-Stack-Anwendungen, während Go besser für schlanke, hochgradig nebenläufige Infrastrukturdienste geeignet sein kann. Die richtige Wahl hängt von den Laufzeitanforderungen, den Fähigkeiten des Teams und den bestehenden Systemen ab.
Ein guter Python-Spezialist arbeitet möglicherweise auch mit SQL, REST, Docker, Git, Linux, Cloud-Services und Continuous Integration. Datenorientierte Aufgaben erfordern häufig pandas, NumPy oder Machine-Learning-Bibliotheken, während Webprojekte Django, FastAPI, Authentifizierung und Datenbankdesign voraussetzen können.
Die erforderliche Tiefe hängt stärker vom Ergebnis als von der Sprache allein ab. Ein kleines Automatisierungsskript erfordert möglicherweise fokussierte Python-Kenntnisse, während eine öffentliche API, eine Datenplattform oder ein Machine-Learning-Service Erfahrung mit Tests, Sicherheit, Bereitstellung und Betrieb voraussetzt. Bitten Sie um Beispiele, die dem von Ihnen zu liefernden System ähneln.
Python-Arbeit eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, wenn das Team klare Tickets, Versionskontrolle, Code-Reviews und dokumentierte Schnittstellen verwendet. Ein Spezialist kann mit einem Unternehmen in Graz remote oder vor Ort zusammenarbeiten, abhängig von Zugriffsanforderungen, Workshops und betrieblichen Anforderungen. Erwartungen an Deutsch oder Englisch sollten vor Beginn der Arbeit vereinbart werden.
Prüfen Sie, ob der Python-Code leicht zu testen, zu erweitern und zu betreiben ist – nicht nur, ob er das erwartete Ergebnis liefert. Fragen Sie nach Fehlerbehandlung, der Auswahl von Abhängigkeiten, Typisierung, Sicherheit, Beobachtbarkeit und Bereitstellung. Ein kurzes technisches Gespräch oder die Prüfung einer vergleichbaren Umsetzung kann zeigen, wie der Spezialist Abwägungen trifft.
Python ist eine führende Wahl für Datenanalyse, Experimente und Machine Learning, weil sein Ökosystem pandas, NumPy, scikit-learn und Deep-Learning-Bibliotheken umfasst. Für den produktiven Einsatz sind dennoch solide Datenverträge, Versionierung, Tests, Monitoring und eine passende Serving-Architektur erforderlich. Die Sprache allein löst keine Probleme mit der Qualität von Modellen oder Daten.
Die Wahl hängt von der Struktur der Python-Anwendung ab. Django eignet sich für Teams, die ein integriertes Webframework mit etablierten Konventionen wünschen, während FastAPI für typisierte, API-orientierte Services und asynchrone Workloads geeignet ist. Flask oder ein kleineres Toolkit kann vorzuziehen sein, wenn der Service einen begrenzten Umfang und nur geringe Framework-Anforderungen hat.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Graz, Österreich, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 95 €, was einem Tagessatz von etwa 761 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Graz, Österreich, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 40% einen Doktortitel.
Freelancer in Graz, Österreich, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 13 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Graz, Österreich, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (89%) und Italienisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Graz, Österreich, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bildung (56%) und Einzelhandel (56%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Graz, Österreich, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (78%) und Marketing (44%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Python eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
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Graz 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
