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Python Experten in Munich

aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI

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Lerne FRATCH Experten in Munich kennen, die kürzlich Python eingesetzt haben

Verifizierter Experte

Franz Bauer

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Programmleiter • Portfoliomanager • Digitalisierung & Transformation

Munich
Franz Bauer

Letzte Position:

Produktentwicklung (KI) bei Eigeninitiative

AI-Telefonassistent-Plattform

Claude Code, Google AI Studio, Python, LLM / Voice-AI, PostgreSQL

  • Konzeption und Hands-on-Entwicklung einer KI-gestützten Telefonassistenten-Plattform (Voice-AI / LLM) – von der Idee über die Architektur bis zum MVP/Produkt.
  • Aufbau agentischer Workflows und vollständiger Automatisierungen mit Claude Code und Google AI Studio.
  • Darüber hinaus KI-gestützte Delivery in Kundenmandaten: Claude Code für Governance-Dokumentation, Anforderungsentwürfe und Automationen.
Verifizierter Experte

Michael Nelz

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Senior ML-Ingenieur | KI-Ingenieur | Problemlöser

Eichenau
Michael Nelz

Letzte Position:

Senior ML-Ingenieur, KI-Ingenieur bei Lanxess AG

  • Deployment und Skalierung bestehender ML-Initiativen, unter anderem für Demand- und Cashflow-Prognosen.
  • Aufbau eines belastbaren Monitorings mit MLflow für Datenstabilität, Modellperformance und Drift-Erkennung sowie Umsetzung zusätzlicher ML-Use-Cases.
  • Weiterentwicklung eines Agentic-AI-Chatbots zur transparenten und verständlichen Modellerklärung.
Verifizierter Experte

Ajay Kumar Deekonda

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Senior BI- und Analytics Engineer

Munich
Ajay Kumar Deekonda

Letzte Position:

Senior BI and Analytics Engineer bei Novartis

  • Leitete die Modernisierung des Enterprise-Reportings durch die Migration von Legacy-SSRS-Reporting-Lösungen nach Power BI und unterstützte dabei über 500 Anwender bei voller Einhaltung von GDPR/DSGVO.
  • Entwarf und optimierte Power-BI- und Microsoft-Fabric-Semantikmodelle mit Star Schema, dimensionaler Modellierung, fortgeschrittenem DAX und Performance-Optimierungstechniken und reduzierte so die Abfrage-Latenz um 25 %.
  • Lieferte über 20 Executive- und operative Dashboards mit KPI-Scorecards, Drill-through, Bookmarks und Row-Level Security und steigerte die Reporting-Effizienz um 20 %.
  • Ermöglichte Self-Service-Analytics durch gesteuerte Power-BI-Datasets, Dataflows und Gateway-Architektur und erhöhte die Nutzung durch fachlich gesteuerte Reports um 35 %.
  • Konfigurierte für ein Sales-Dataset mit über 50 Millionen Zeilen eine inkrementelle Aktualisierung und Query Folding und reduzierte die täglichen Refresh-Zeiten um 85 %.
  • Implementierte automatisierte ETL/ELT-Pipelines mit Azure Data Factory, Microsoft Fabric und Snowflake und verkürzte die Bereitstellungszeiten für Reports durch Workflow-Automatisierung um 40 %.
  • Trieb Initiativen zur Modernisierung der Analytics-Landschaft mit Microsoft Fabric voran, darunter Lakehouse-Architektur, OneLake-Integration und der Aufbau einer zentralen Datenplattform, wodurch sich die Datenlatenz von 2 Stunden auf 20 Minuten reduzierte.
  • Übersetzte fachliche Anforderungen von über 15 Stakeholdern in skalierbare Power-BI-Semantikmodelle und Dashboards, verbesserte die Reporting-Konsistenz und reduzierte Ad-hoc-Reporting-Anfragen um 25 %.
  • Setzte Microsoft Copilot und generative KI-Tools ein, um SQL-Entwicklung, DAX-Erstellung, technische Dokumentation und Testaktivitäten zu beschleunigen, und reduzierte den Entwicklungsaufwand um etwa 15 Stunden pro Woche.
Verifizierter Experte

Ljubomir Obrenovic

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Senior Testautomatisierungsingenieur | QA-Ingenieur

München
Ljubomir Obrenovic

Letzte Position:

Senior Software Test Ingenieur bei Keil KTM GmbH

Arbeitnehmerüberlassung

  • System-Black-Box-Integrationstests (BBIT, IVVQ): Durchführung von Regressions-, Freigabe-, Bestätigungs- und Konformitätstests für sicherheitskritische Bremssteuergeräte in Bahnindustrie
  • Softwaretest-Applikation & Integration: Runtime-Konfiguration von Software-Komponenten und Bibliotheken, Validierung von Schnittstellen, Konfigurationsabhängigkeiten und Komponenteninteraktionen
  • Testautomatisierung (FEAT-Framework): Mitentwicklung und Weiterentwicklung eines automatisierten Testframeworks für Testausführung, Reporting und Ergebnisanalyse
  • Funktionale Sicherheit (SiL4, FuSi): Sicherstellung der Einhaltung von Sicherheitsanforderungen, Traceability und Coverage sowie Normkonformität gemäß EN50126/28/29
  • Testautomatisierung für Kommunikationskomponenten: Konfiguration und Validierung der Feldbus-(CAN) und Ethernet-basierten TCMS Datenkommunikation-Schnittstellen (TRDP und CIP)
  • Anforderungsanalyse & Shift-Left (PTC Windchill ALM): Analyse von Software- und Systemartefakten zur Identifikation von Lücken, Mehrdeutigkeiten und Redundanzen im frühen SDLC
  • Testdesign & Testfallentwicklung: Ableitung von Testbedingungen, Abdeckungsstrategien und Implementierung datengetriebener Testfälle (DDT) inkl. wiederverwendbarer Testdaten-Fixtures
  • CI/CD & Automatisierung (Python, PowerShell, Jenkins, SVN): Automatisierung von Build-, Test- und HIL-Deployment-Prozessen sowie Integration in CI/CD-Pipelines
  • Testdaten & Konfigurationsmanagement (XML): Pflege und Anpassung von XML-Testvektoren und Systemkonfigurationen mit automatisierter Integration in Testumgebungen
  • Nicht-funktionales Testen: Durchführung von Performance- und Lasttests zur Bewertung von Stabilität und Systemverhalten
  • Agile Entwicklung & Defect Management (JIRA, Confluence): Mitarbeit in Scrum-Teams, Testkoordination, Review von Testartefakten sowie Defect Tracking und Root-Cause-Analyse
  • Fehleranalyse & Debugging (CANoe, CANalyzer): Analyse von Fehlern und Nachrichtenflüssen über mehrere Systemebenen (Applikation bis Bus)
  • Modellbasierte Analyse (UML, Enterprise Architect): Spezifikation von SUT/SOW und Unterstützung der systematischen Teststeuerung
  • Prozess- & Testdokumentation: Erstellung von Integrations- und Testdokumentation gemäß internen Qualitäts- und Zertifizierungsanforderungen
Verifizierter Experte

Tamás Eppel

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Senior Software Developer / Tech Lead

Munich
Tamás Eppel

Letzte Position:

Senior Software Developer / Tech Lead bei NDA (Verteidigung / OSINT)

  • Entwicklung des Audit-Logging-Frameworks
  • Implementierung von APIs, die Entwickler in ihre Codebasen integrieren können
  • Implementierung der Ingestion-Pipeline, der Datenbank-Abfrageschicht und der UI zum Durchsuchen der Audit-Events
  • Verbesserung der Stabilität und Zuverlässigkeit des Backend-Systems
Verifizierter Experte

Philipp Grunert

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Machine-Learning- & Data-Engineer

München
Philipp Grunert

Letzte Position:

Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH

  • Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
  • Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
  • Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
  • Erstellung interaktiver Reports
  • Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
Verifizierter Experte

Kapil Bhayani

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Senior Embedded Systems Engineer

Poing
Kapil Bhayani

Letzte Position:

Senior Embedded Systems Engineer bei BMW group

Tests und Absicherung von Hochvoltsystemen

  • Durchführung von Integrations- und Systemtests für Steuergeräte in PHEV-/EV-Fahrzeugen unter Einsatz von ECU-TEST (TraceTronic), Vector CANoe, CANalyzer, ETAS INCA, Tornado, E-Sys und EDIABAS.
  • Analyse des Zusammenspiels von Hochvolt-Steuergeräten (u. a. CCU, BMU, Inverter, IPB und IPF) sowie Durchführung von Software-Updates und Flash-Prozessen zur Verifikation neuer Softwarestände.
  • Enge Zusammenarbeit mit Software-, System- und Integrationsteams in einem agilen Entwicklungsumfeld zur Fehleranalyse und Absicherung neuer Softwarestände.
Verifizierter Experte

Giuseppe Abrignani

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Software-, KI- & Automatisierungsarchitekt

Germering
Giuseppe Abrignani

Letzte Position:

Entwicklung Embedded-Software bei Inheco

  • KI-Integration (LLM & RAG): Konzeption und Aufbau eines internen, intelligenten RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation) auf Basis von LLMs, n8n und Vektordaten zur automatisierten Analyse technischer Dokumente und Fehlerprotokolle.
  • Konzeption & Implementierung: Design einer robusten RS-232/UART-Kommunikationsschnittstelle für ein SBC-basiertes Embedded-Gerät zur Steuerung medizinischer Shaker-Systeme.
  • Architektur & Protokolldesign: Umsetzung einer hochgradig wartbaren Softwarestruktur (OOP, SOLID) und Definition hardwarenaher, resilienter Kommunikationsprotokolle inklusive Multithreading und erweiterter Fehlerbehandlung.
  • Qualitätssicherung & DevOps: Testautomatisierung mittels xUnit, Integrationstests direkt am Hardware-Target und Pflege der technischen Dokumentation nach strengen Medizintechnik-Standards via Azure DevOps.

Label: C#, .NET, LLMs, RAG, n8n, RS-232, UART, Multithreading, async/await, xUnit, gRPC/protobuf, Blazor, MudBlazor, EF Core, Visual Studio 2026, Azure DevOps

Verifizierter Experte

Tezcan Dilshener

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Solution Architekt / Projektleiter

München
Tezcan Dilshener

Letzte Position:

Solution Architekt / Projektleiter bei Deutscher Fußball-Bund

  • Gesamtverantwortung für den Projektlebenszyklus von der Umfangsdefinition bis zum Abschluss
  • Enge Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, IT-Führungskräften und externen Dienstleistern
  • Anwendung von SAFe-Prinzipien und strukturierte Sprint-Arbeit
  • Erstellung eines Migrationsfahrplans mit klaren Meilensteinen
  • Überwachung des Lifecycles: Onboarding, Repository-Migration, Replikation von Berechtigungen und Systemtests
  • Visualisierung der Architektur mit PlantUML und Gliffy sowie Dokumentation in Confluence
  • Regelmäßige Statusberichte und Durchführung von Wissenstransfer-Sessions
Verifizierter Experte

Mirza Klimenta

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Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt

München
Mirza Klimenta

Letzte Position:

Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt bei Freiberuflich

  • Erstellte ein multi-agentisches System, unterstützt von einem Wissensgraphen, um das Verfassen von Forschungsarbeiten zu automatisieren
  • Setzte mehrere Experten (OpenAI-Modelle) ein, die beim Verfassen zusammenarbeiteten
  • Extrahierte nützliche Informationen aus dem Wissensgraphen
  • Technologien: LangChain, LangGraph, Smolagents, LlamaIndex, dspy
  • Infrastruktur: Terraform und GitHub Actions (CI/CD) auf AWS
  • Stellte die erste Anwendung als Streamlit-App bereit
Verifizierter Experte

Christiane Neher

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Managementberater

Munich
Christiane Neher

Letzte Position:

Management Consultant bei Christiane Neher Management Consulting

Großes Versicherungsunternehmen – Consultant Wiesbaden: Beratungsunterstützung bei der Einführung eines integrierten Planungs- und Performance-Management-Frameworks (operativ, finanziell, Kunde) zur Verbesserung der kundenzentrierten Transparenz, der Entscheidungsqualität und der Steuerungsfähigkeit über alle Geschäftsbereiche innerhalb eines Versicherungsunternehmens:

  • Analyse bestehender Prozesse, Reports, KPIs und Methoden zur KPI-Berechnung
  • Konzeption und Einführung neuer, standardisierter Kunden-KPIs (brutto/netto) sowie zentraler Steuerungskennzahlen mit konsistenter Verknüpfung über alle Geschäftsbereiche hinweg
  • Neuberechnung, Validierung und Plausibilitätsprüfungen von KPIs auf Basis bestehender und neu integrierter Datenquellen
  • Konzeptionelle Unterstützung beim Aufbau eines integrierten Reporting- und Performance-Management-Setups
  • Durchführung von Customer-Insights-Analysen zur Identifikation von Mustern und Auffälligkeiten in Kunden-Datenclustern

Großes Handelsunternehmen – Consultant in Karlsruhe: Beratungsleistungen für den Aufbau und die schrittweise Implementierung einer international einsetzbaren RELEX-Lösung im Umfeld des Supply-Chain-Managements:

  • Beratung der Gesamt- und Teilprojektleitung bei Methodik, Projektaufsetzung und Steuerung (z. B. agiler Ansatz, Jira-Konfiguration, RELEX-Phasen, Jira Structure PPM)
  • Strategisch-operative Beratung bei der Einführung von RELEX einschließlich Best Practices
  • Unterstützung bei der Definition übergeordneter Ziele und Anforderungen (2-Jahres-Zielbild)
  • Begleitung bei der Eingrenzung eines relevanten Supply-Chain-Netzwerksegments für das Projekt
  • Entwicklung einer Roadmap für den iterativen, inkrementellen RELEX-Aufbau und Rollout
  • Bewertung von Projektabhängigkeiten (Schnittstellen, Konfigurationen etc.)
  • Beratung zur priorisierten Umsetzung von fachlichen Anforderungen und Datenschnittstellen
  • Unterstützung bei der Testplanung (Datenvalidierung, Systemtest, UAT)
  • Beratung zu Internationalisierung, Change Management, Training und Wissenstransfer
  • Stakeholder-Beratung und Abstimmung zwischen Kunde, Implementierungspartner und RELEX

Versicherungsunternehmen – Management Consultant in München: Analyse, Beratung und Unterstützung bei der Optimierung einer groß angelegten Business- und IT-Transformation. Fokus auf strategisch wichtige Programme und Modernisierungsprojekte im Bereich Managed Services Operations und Prozesse:

  • Prüfung von Projektplänen und Deliverables; Analyse von Programmen und Projekten (z. B. Cloud-Ansatz, Prozessstandardisierung, Systemintegration, Roadmaps)
  • Identifikation technischer, fachlicher und personeller Risiken und Herausforderungen; Entwicklung inhaltlicher Maßnahmen und Alternativen
  • Vorschläge zur Qualitätsverbesserung für Programm- und Modernisierungsmaßnahmen
  • Sparringspartner sowie fachliche, technische, strukturelle und organisatorische Beratung für Projekt- und Programmmanagement

Großer Handelskonzern – Management Consultant & Stream Lead in Köln: Beratung, Prozess-, Projekt- und Produktmanagement für die Einführung und Umsetzung eines großen strategischen Programms im Bereich Advanced Analytics, Sortiment und Flächenmanagement:

  • Aufbau, Test und Rollout eines neuen Flächenplanungs-, Automatisierungs- und Optimierungsprodukts auf Basis des bestehenden clusterbasierten Merchandising-Ansatzes
  • Definition und Aufbau neuer Prozesse sowie Transformations- und Change-Management-Maßnahmen für den neuen filialspezifischen Merchandising-Ansatz
  • Zusammenarbeit mit Advanced Analytics und IT (intern und extern) bei Softwareeinführungen, Automatisierungen, Erweiterungen und Schnittstellen
  • MVP-Ansatz und Pilotierung in Phasen mit schrittweisem Rollout (Pilot mit 80 Filialen, Region mit 500 Filialen, nationale Ebene mit 4000 Filialen)

Großes Handelsunternehmen – Agile Coach & Change Agent in Köln: Agile Coach, OKR Master und Facilitator für die Einführung des OKR-Ansatzes in einem großen strategischen Digitalisierungsprogramm für Einzelhandelsfilialen:

  • Coaching des Kernteams mit Themenverantwortlichen und Teamleitern
  • Einführung in das OKR-Thema und Aufbau des OKR-Zyklus
  • Etablierung des OKR-Ansatzes in den Teams und auf bereichsübergreifender Ebene

Dienstleistungs- und Logistikunternehmen – Management Consultant in Großbritannien: Beratung und Coaching bei der Umstrukturierung der Data-Analytics-Abteilung:

  • Analyse der aktuellen Herausforderungen
  • Definition übergeordneter Ziele
  • Entwicklung eines Vorschlags für eine neue Teamstruktur
  • Identifikation benötigter Kompetenzen, Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten
  • Beratung und Abstimmung zur Kommunikations- und Change-Management-Strategie
Verifizierter Experte

Thomas Hoefkens

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Senior MLOps-, DevOps Engineer

Munich
Thomas Hoefkens

Letzte Position:

Senior MLOps-, DevOps Engineer bei Trianel Energy

  • Aufbau und Betrieb einer End-to-End-MLOps-Plattform auf Azure ML und Kubernetes (Kubeflow) zur automatisierten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Forecasting-Modellen (u. a. Temporal Fusion Transformer, Informer, Autoformer).
  • Implementierung von CI/CD-Pipelines in Azure DevOps für den vollständigen ML-Lifecycle – von Ressourcbereitstellung (Terraform), Datentransformation (Hugging Face Datasets, Pandas, PyTorch, CUDA-Cluster) über Training und Evaluation bis hin zu Model Registry und Endpoint-Deployment.
  • Integration von MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung, Performance-Monitoring und automatisierte Registrierung in der Azure Model Registry.
  • Entwicklung und Containerisierung von PyTorch-Trainingsjobs (Azure Notebook, Jupyter Notebooks) für Preis- und Zeitreihenprognosen (PFC-Modelle) mit automatischem Rollout über Azure ML Endpoints und REST/gRPC-Schnittstellen, Docker-Containerisierung, Absicherung über OAuth 2.0.
  • Einrichtung von Monitoring- und Alerting-Mechanismen (Prometheus, MLflow Metrics), Log-Zentralisierung und Kostenüberwachung.
  • Automatisierung der Infrastruktur-Bereitstellung und Modellbereitstellung mittels Terraform, Helm und Azure CLI; Anbindung an bestehende Marktdatensysteme und Event-Pipelines.
  • Migration bestehender Workloads und Datenbanken (IONOS → Azure, MongoDB) mit Integration in zentrale MLOps-Workflows und interne Netzwerke.
  • Erweiterung der Plattform um LLM-basierte Tools (LangChain, LangServe) zur Integration von GPT-basierten Analysemodulen in bestehende Spring-Boot-Dienste für Marktanomalie-Erkennung und automatisierte Reports.
  • Analyse, Architektur einer Softwarelösung zur effizienten Verarbeitung von Massendaten (>3000 Nachrichten/Sek.) (Market Data Store).
  • Spring Boot / Java 21 Container-Entwicklung mit RabbitMQ zur Verteilung von Börsendaten über MongoDB (Kubernetes) mit Schnellspeicherung von Daten in Redis RMaps, Deduplizierung und Weiterleitung von Nachrichten an Read-Model-Queues, Aufbau von Read Models für die UI-Anzeige in MongoDB.
  • Einbindung von RESTHeart zur Erzeugung einer REST API gegen MongoDB.
  • Aufbau eines Angular-Frontends zur Vereinfachung der Datenabfrage und Stammdatenpflege.
  • Agentic Coding mit remote und local LLM (Claude Sonnet, Ollama Qwen) und MCP-Servern.
  • Entwicklung von Python-Skripten zur Transformation und Bereinigung eingehender Börsendaten (Pandas, scikit-learn).
Verifizierter Experte

Damian Śniatecki

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CTO

Munich
Damian Śniatecki

Letzte Position:

CTO bei FRATCH.IO

  • Produktentwicklung von Anfang bis Ende geleitet und die erfolgreiche Lieferung technischer Lösungen verantwortet.
  • Ein Team hochspezialisierter technischer Experten geführt und begleitet und eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation gefördert.
  • Den Einstellungsprozess gesteuert, um ein talentiertes und engagiertes Team aufzubauen.
  • Ein skalierbares und robustes Backend-Microservices-System von Grund auf aufgebaut, entworfen und weiterentwickelt, um sich ändernde Geschäftsanforderungen zu erfüllen.
  • Die hohe Verfügbarkeit des Systems mit 99,99 % Uptime sichergestellt und dafür eine belastbare Architektur sowie Monitoring-Mechanismen implementiert.
  • Technische Strategien entwickelt und umgesetzt und sie an den Geschäftszielen und -vorgaben ausgerichtet.
Verifizierter Experte

Ananthraj Narasappa

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Gründer

Munich
Ananthraj Narasappa

Letzte Position:

Founder bei sprhava

Leitung der End-to-End-Entwicklung von Edge-AI-gestützten Smart Glasses für sehbehinderte Menschen, Abstimmung der Produktvision mit den Nutzerbedürfnissen und Führung eines cross-funktionalen Teams aus Data Scientists, Android-Entwicklern, AWS-Ingenieuren und Hardware-Spezialisten.

  • Produkt-Roadmap für Edge-AI-Smart-Glasses definiert und MVP-Features durch Nutzerforschung, Stakeholder-Interviews und Wettbewerbsanalyse festgelegt, mit Fokus auf Barrierefreiheit und Praxistauglichkeit.
  • Einen PoC für die KI-gestützte Erkennung von Krebszellen in PET/CT-Scans entwickelt und validiert, in Zusammenarbeit mit medizinischen Experten zur Optimierung von Diagnosegenauigkeit und klinischer Relevanz.
  • Ein multidisziplinäres Team von über 75 Ingenieuren, Praktikanten und Designern in Deutschland und Indien aufgebaut und skaliert, um grenzüberschreitende Zusammenarbeit und iteratives Prototyping voranzutreiben.
  • Strategische Partnerschaften mit NGOs, Gesundheitsdienstleistern und Interessenverbänden aufgebaut, um Inklusion und Patientenfeedback in das Produktdesign einzubinden.
  • Praktische Hardware-Software-Integration mit Raspberry Pi und Jetson Nano von KI-Modellen vorangetrieben. Beziehungen zu Lieferanten, Herstellern und Partnern im Ökosystem initiiert und gepflegt, um skalierbare Go-to-Market-Pläne aufzubauen.
  • Wichtige Produktentscheidungen verantwortet, von der Prototypenentwicklung bis zur Finanzierungsstrategie, mit datenbasiertem und wirkungsorientiertem Ansatz.
  • Eine lernorientierte Kultur gefördert, indem Brainstorming-Sessions und kontinuierliche Feedback-Schleifen zwischen Engineering und Produkt moderiert wurden.

Erfolge:

  • Redner: Auto.Ai 2025 (Berlin), Wearable Technologies 2025 (München und Bangalore), MEDICA 2024 (Düsseldorf)
  • WMF, Bologna, Italien (Juni 2024): Einziges KI-Startup aus Deutschland, das als EBV-Hero ausgewählt wurde, um sprhava auf einer globalen Plattform zu vertreten
  • Medica, Deutschland (2024): Vortrag über KI-Smart-Glasses auf der größten Healthcare-Messe der Welt gehalten.
  • Wearable Technologies, Bengaluru, Indien (Dez. 2024): Ich war Sprecher und habe sprhava und sein Produkt vorgestellt.
  • Venturise Global Challenge (GIM 2025, Bengaluru Palace, Karnataka): sprhava wurde als eines der 16 Top-Startups (ESDM) ausgewählt, um auf dieser globalen Plattform zu präsentieren
  • Wearable Technologies Conference 2025 EUROPE, München, Deutschland (Mai 2025): Vortrag über Edge AI auf Europas größtem Wearable-Tech-Event gehalten.
  • InsurNext Köln, Deutschland (2025): sprhava wurde von der Stadt Köln mit einem Stand geehrt.

Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer

Statistiken von Experten, die Python einsetzen

Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.

Berufserfahrung

16 Jahre

Positionsdauer

2,1 Jahre (Deutschland: 5,1 Jahre)

Positionen pro Freelancer

10

Häufigste Fachbereiche

Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Qualitätssicherung

Häufigste Branchen

Informationstechnologie (IT), Automotive, Fertigung

Fokus der Zertifizierungen

Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Business Intelligence

Bachelor-Abschluss oder höher

95% (Deutschland: 94%)

Master-Abschluss oder höher

76% (Deutschland: 69%)

Doktortitel

13% (Deutschland: 12%)

Zertifizierungen pro Freelancer

2

Häufigste Sprachen

Englisch, Deutsch, Französisch

Sprechen zwei oder mehr Sprachen

98%

Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.

Tagessatzverteilung

0 30 60 90 120
<€400 €400-​800 €800-​1200 €1200-​1600 €1600+

Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Munich verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.

Durchschnittssätze von Experten in Munich, die Python einsetzen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Ø Tagessatz 751 €
Ø Deutschland 728 €

Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.

1000
750
500
250
Stundensatzvergleich-Diagramm
Median-Tagessatz 800 €
Median Deutschland 760 €

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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.

Über die Technologie

Python-Arbeit

Python ist eine Allzwecksprache, die für Backend-Services, Datenarbeit, Automatisierung und interne Tools genutzt wird. Sie ist eine gängige Wahl, wenn Teams lesbaren Code, schnelle Umsetzung und ein breites Bibliotheks-Ökosystem brauchen. In Munich taucht sie oft in Produktteams, datenintensiven Abläufen und Plattformarbeit auf.

Typische Anwendungsfälle

  • API-Services und Webanwendungen mit Django, Flask oder FastAPI
  • Datenpipelines, Reporting und Analyse-Skripte
  • Automatisierung für Betrieb, Tests und Datei-Verarbeitung
  • Machine Learning und Arbeit an der Modellintegration
  • Interne Tools und Admin-Anwendungen

Ökosystem

Python-Projekte setzen meist auf klare Paketierung, gute Abhängigkeitskontrolle und starke Tests. Typische Tools sind pip, Poetry, virtuelle Umgebungen, pytest und Typhinweise mit mypy oder ähnlichen Tools. Gute Spezialisten wissen, wie man Projekte wartbar hält, wenn Bibliotheken, Services und Skripte wachsen.

Wann Freelancer-Hilfe passt

Unternehmen holen sich freiberufliche Python-Spezialisten, wenn ein Backlog schnell vorankommen muss, eine alte Codebasis aufgeräumt werden soll oder ein neuer Service ohne lange Einstellungszyklen live gehen muss. Es hilft auch, wenn ein Team Unterstützung mit einem bestimmten Stack wie Django, FastAPI, pandas oder asynchroner Arbeit braucht. Kurzfristige Unterstützung ist üblich für Migrationen, Audits und die Lieferung von Features.

Was starke Spezialisten tun

Ein starker Python-Profi schreibt Code, der leicht zu lesen, zu testen und zu erweitern ist. Er oder sie versteht Abhängigkeitsmanagement, Fehlerbehandlung, Performance-Abwägungen und wie man Services und Module für spätere Änderungen strukturiert. Außerdem wird klar mit Produkt-, Daten- und Betriebsteams kommuniziert, was in Munich-Projekten wichtig ist, in denen lokale und externe Experten oft zusammenarbeiten.

Anzeichen, dass du einen brauchst

  • Die Codebasis hat viele Skripte mit unklarer Zuständigkeit
  • API-Änderungen oder Datenjobs brechen in Produktion immer wieder ab
  • Dein Team braucht Hilfe mit Django, Flask oder FastAPI
  • Du brauchst sauberere Tests, Paketierung oder einen besseren Deployment-Ablauf
  • Eine Migration auf modernes Python ist überfällig
Veröffentlicht am:
FRATCH GPT

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Häufig gestellte Fragen

Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Python am häufigsten gestellt werden.

Python wird oft für Backend-Services, Datenpipelines, Automatisierung und interne Tools eingesetzt. Teams nutzen es auch für Machine-Learning-Arbeiten, Integrationsskripte und Prototypen, die später in die Produktion gehen sollen. Es passt gut, wenn lesbarer Code und ein großes Bibliotheks-Ökosystem wichtig sind.

Python ist oft leichter zu lesen und für viele Daten- und Automatisierungsaufgaben schneller nutzbar als Java oder Go. Im Vergleich zu JavaScript wird es häufig für Backend-Logik, Analysen und Skripte außerhalb des Browsers bevorzugt. Die beste Wahl hängt aber immer vom System, dem Team und den Performance-Anforderungen ab.

Ein starker Python-Spezialist kennt meistens Django, Flask oder FastAPI für Webarbeit sowie pandas oder NumPy für Datenaufgaben. Tests mit pytest, Paketierung, virtuelle Umgebungen und grundlegende Cloud- oder Docker-Kenntnisse sind ebenfalls üblich. Für Teams in Munich ist klare Kommunikation auf Englisch oft wichtig, und Deutsch kann vor Ort helfen.

Ein Python-Freelancer kann früh helfen, wenn das Projekt eine saubere Struktur, sichere Abhängigkeiten und ein solides Test-Setup braucht. Kleinere Skripte können schnell starten, aber produktive Services, Datenpipelines und Migrationen profitieren von jemandem, der schon mit ähnlichen Systemen gearbeitet hat. Je mehr Integrationspunkte es gibt, desto wertvoller wird erfahrenes Urteil.

Ja. Python ist die Basissprache hinter Django, Flask und FastAPI, deshalb wechseln Spezialisten je nach Projekt oft zwischen ihnen. Django passt zu funktionsreichen Webanwendungen, Flask zu schlankeren Services, und FastAPI ist häufig für moderne APIs und asynchrone Arbeit die richtige Wahl.

Ja, Python-Arbeit ist oft sehr gut remote machbar, weil vieles im Code, in Tests und in Deployment-Pipelines passiert. Vor-Ort-Zusammenarbeit kann trotzdem helfen, wenn Teams enge Workshops, Reviews von Altsystemen oder die enge Arbeit mit lokalen Stakeholdern brauchen. Viele Munich-Unternehmen nutzen ein hybrides Modell.

Achte auf eine klare Code-Struktur, starke Tests und sinnvolle Abhängigkeitsentscheidungen in einer Python-Codebasis. Gute Spezialisten erklären Abwägungen, vermeiden unnötige Komplexität und können zeigen, wie sie mit Fehlern, Logging und Deployment umgehen. Prüfe frühere Arbeiten auf wartbares Service-Design, nicht nur auf funktionierende Demos.

Ein Python-Freelancer sollte damit rechnen, dass Paket-Setup, Linting-Regeln, Tests und Stilkonventionen bereits vorhanden sind oder bereinigt werden müssen. Die erste Aufgabe ist oft, die Module, den Datenfluss und den Release-Prozess zu verstehen, bevor Änderungen gemacht werden. Gutes Onboarding senkt das Risiko und hilft dem Spezialisten, schnell nützliche Arbeit zu liefern.

Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 94 €, was einem Tagessatz von etwa 751 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.

Von den Freelancern in München, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 95% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 76% mindestens einen Master-Abschluss und 13% einen Doktortitel.

Freelancer in München, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.

Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (98%), Deutsch (96%) und Französisch (19%).

Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (80%), Automotive (50%) und Fertigung (46%).

Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (87%), Produktentwicklung (82%) und Qualitätssicherung (55%).

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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