Python-Experten in der Schweiz
aus über 15.000 Lebensläufen mit Hilfe von KIBeauftragen Sie Experten, die Python-APIs, Datenpipelines, Automatisierungsskripte und Backend-Services mit sauberem Code und soliden Tests liefern. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich Python-Experten eingesetzt haben
Marco Skulschus
Letzte Position:
Business Analyst, Data Warehouse Developer bei NRW.Bank
Business-Analyse für das Risikocontrolling.
Entwicklung eines Data Warehouses auf Basis von MS SQL Server mit Daten aus der FIS Cross-Asset Trading and Risk Platform (ehemals Front Arena).
Implementierung von ETL- und Transformationslogik mit T-SQL und Python (Template Engine Jinja2).
Modellierung und Automatisierung der Datenstrukturen mit Data Vault.
Aufbau von Reporting- und Analyseberichten mit Microsoft Power BI inkl. Schulung und Einführung der Anwender.
Vincent Verdet
Letzte Position:
IT Business Partner & Enterprise Architect bei Sulzer
- Die Enterprise-Architecture-Funktion für die Sulzer Group (~13.500 Mitarbeitende, CHF 3.6 Mrd. Umsatz) von Grund auf aufgebaut
- Das Technical-Governance-Framework, das Target Operating Model und die IT-PMO-Basis definiert, die heute Architekturentscheidungen und den Portfolio-Bedarf über alle Divisionen hinweg steuern.
- SAP LeanIX als maßgebliches System of Record für das Application Portfolio eingeführt - konzernweit 500 Applikationen erfasst (140 für Chemtech), Fach- und IT-Stakeholder angebunden und die Integration mit ServiceNow gestartet, um Architekturdaten in operative Workflows zu integrieren.
- Die Divisions- und konzernweite Application-Rationalization-Initiative geleitet
- 15 % der 140 Applikationen im Chemtech-Portfolio außer Betrieb genommen, CHF 627k laufende Einsparungen über zwei Jahre erzielt und Lizenz- sowie Support-Risiken deutlich reduziert.
- Die divisionalen AI Roadmap gemeinsam mit Sales-, Legal- und R&D-Leadership definiert und umgesetzt
- 4 KI-Lösungen produktiv ausgerollt (darunter Harmonisierung von Sales-Prozessen und LLM-basierte Erkennung von IP-Konflikten) aus einem Portfolio von 7 priorisierten Initiativen.
- Die 3-jährige IT-Strategic Roadmap für Chemtech aufgebaut und verantwortet
- Cloud- und Technologiearchitektur mit den geschäftlichen Prioritäten der Division und einem jährlichen Investitionsrahmen von CHF 1.5 Mio. abgestimmt.
- CHF 500k an vermiedenen Kosten erzielt, indem finanzierte, aber wenig wertvolle Initiativen hinterfragt und gestoppt wurden - mit klarer Governance-Disziplin und Einfluss auf Executive-Ebene, ohne Implementierungsausgaben.
Gwang Jin Kim
Letzte Position:
Data Scientist / Forscher für angewandte KI, Automatisierung und Datensysteme bei Selbstständig
- Entwicklung und Erprobung von Prototypen in den Bereichen angewandte GenAI, RAG, GraphRAG, lokale LLM, agentische KI und Dokumentenintelligenz für strukturierte Analysen, Extraktion von Befunden, semantische Suche, technisches Reasoning und entscheidungsrelevantes Reporting
- Aufbau privater lokaler-LLM-Workflows und KI-Systemmuster mit Fokus auf Datenschutz, Reproduzierbarkeit, Prüfbarkeit, kostengünstige Inferenz und praktische Nutzerkontrolle
- Erstellung reproduzierbarer Python-/R-Workflows für Datenanalyse, Automatisierung, API-gesteuerte Tools, Validierungslogik, technische Dokumentation und KI-gestützte Softwareentwicklung
- Gestaltung von Workflows auf Basis expliziter Annahmen, nachverfolgbarer Eingaben, prüfbarer Ausgaben und Bewusstsein für Fehlermodi statt Black-Box-"sieht gut aus"-Demos
- Unterstützung der RAHN AG in einem chemischen/Regulierungsumfeld bei der Datenextraktion und -verarbeitung rund um WERCS, einer Regulierungsanwendung für Chemieprodukte und Compliance-Daten
- Analyse komplexer Anwendungs-/Datenbankschemata und Erstellung verschachtelter SQL-Abfragen zur Informationsgewinnung für Mischungsberechnungen, Komponentenbeziehungen, regulatorische Regeln und Reporting-Logik
- Fortführung der praktischen Arbeit in Git/GitHub/GitLab/Bitbucket, Docker-/Linux-Deployment-Mustern, REST-/API-Workflows, Fehlerbehandlung, technischem Schreiben und schneller KI-gestützter Prototypentwicklung
- Aufbau von Workflows für technische Dokumentation, die komplexe Systeme in klare Runbooks, Checklisten, Entscheidungsnotizen und nutzerorientierte Erklärungen überführen
Michael Neumüller
Letzte Position:
Hardware Development Engineer bei Thales
- Konzeption und Umsetzung eines bidirektionalen USB-C-3.0-Power-Delivery-(PD/DRP)-Systems für das Laden von 24V-Batterien, mit erfolgreicher Minimierung von Software-Integrationsrisiken durch gezielte Machbarkeitsstudien.
- Integration von CAN-, USB-3.0-, Gigabit-Ethernet- und Audio-Codec-Schnittstellen in Altium Designer, mit erfolgreicher Übergabe des kompletten Systemschaltplans für ein Board-Redesign.
ERFOLGE:
- Ein scheiterndes (militärisches) Legacy-Projekt durch Reverse Engineering undokumentierter Hardware gerettet, kritische Designfehler erfolgreich behoben und das Altium-Projekt zusammengeführt.
Urs Steger
Letzte Position:
CargoMonitor App bei MSR Electronics GmbH
MVP-App für Schock-Logger zur Überwachung und Analyse von Transportdaten via BLE als Kotlin Multiplatform-Lösung für Android und iOS.
Christoph Pardon
Letzte Position:
ICT DevSecOps Engineer & Security Coordinator bei Abraxas Informatik AG
- Schnittstellenfunktion zum SOC-Team; Verbesserung der Incident-Response-Zeit um 45% durch strukturierte Eskalationsprozesse und proaktive Sicherheitsüberwachung.
- Definition technischer Standards für Multi-Tenant-Enterprise-Plattform (10+ Services), resultierend in 30% reduzierter Onboarding-Zeit für neue Mandanten im Behördenumfeld.
- Aktiver Wissenstransfer und Mentoring eines 6-köpfigen Teams; Steigerung der Team-Autonomie und Etablierung einer nachhaltigen Engineering-Kultur.
- Reduzierung der Time-to-Market um 50% durch Optimierung von CI/CD-Pipelines und Etablierung von Self-Service-Deployments.
- Stack: GitLab CI/CD, Kubernetes, Nexus, Harbor, ArgoCD, HashiCorp Vault, Grafana, Python, PostgreSQL, Java, Spring Boot, Flyway, Quarkus, JBoss, Loki, Go, Kafka, Kustomize, MongoDB
Osman Tartoussi
Letzte Position:
Senior Developer und Berater bei Bundesamt für Informatik und Telekommunikation BIT
IT-Beratung, Analyse, Architekturentwurf, Neu- und Weiterentwicklung, Code Review, Testautomatisierung, Continuous Integration und Continuous Delivery im Backend- sowie Frontend-Bereich.
Technology stack:
JAVA 21
Spring Boot 3
Spring Framework 6
Spring Rest
Spring Data
JPA
Postgres
Aurora Database
Typescript
OWASP
Renovatebot
Sonarqube
Prometheus
Grafana
Spring Security
Single SignOn
Keycloak
Angular 19
NgRx Redux
AWS ECS
AWS Cloudwatch
Terraform
Spacelift
GitOps
Docker
Junit
Maven
Jenkins Pipeline
GitHub
BitBucket
Nexus
Kafka
Conduktor
Kafdrop
OpenApi
Swagger
Scrum
SAFe
Jira
Confluence
Milan Simonović
Letzte Position:
Cloud Architect & DevOps bei Avaloq
- Hauptverantwortlicher Cloud-Solution-Architekt für ein Banking-SaaS-Angebot, gehostet in Azure.
- Die Azure-Infrastruktur vollständig mit Terraform automatisiert.
- Cloud-Kosten um 50 % gesenkt.
- Auf Incidents reagiert, Ursachen gefunden und mit Post-Mortems abgeschlossen.
Robin Ochsner
Letzte Position:
Mitgründer & AI Solutions Architect bei airdys
- Produktstrategie, Architektur und technische Mitgestaltung
- KI-Workshops, Kunden-Onboarding und Go-to-Market-Aktivitäten
- Design und Umsetzung von KI-Architekturen (LLMs, RAG, MCP, Agents, Voice, Automation)
- Praktische Entwicklung von Prototypen und produktionsreifen KI-Integrationen
- Beratung von Kunden zur KI-Einführung, zu Workflows und zur Integration in bestehende Infrastruktur
- Zusammenarbeit mit den Mitgründern bei der strategischen Ausrichtung
- Mitarbeit im Vertrieb und in der Kundengewinnung
Tools und Technologien: OpenAI, Anthropic, Azure, Vercel AI SDK, RAG (Retrieval-Augmented Generation), MCP (Model Context Protocol), FastAgent, VAPI, n8n, make.com, LibreChat, PostgreSQL, OpenAPI, Next.js, Vercel, Docker
Mike Battistella
Letzte Position:
Freelance UX-Researcher, -Designer bei Companion Hub
UX-Research und UX-Konzepte für eine Anwendung zu Assisted Living mit QT-Klienten-Pinwand-/Videoanwendung und Webinterface für die Betreuung von Klienten
Venkata Renduchintala
Letzte Position:
Kontinuierliches Lernen bei Persönliche Auszeit
- ZHAW CAS Sichere Softwaregestaltung und -entwicklung
- Deutsch C1 und Goethe-Zertifikat C1
- CAS ETH Cloud und Mobile Computing an der ETH Zürich
- Linux Foundation Linux-Systemadministration LFS307
- Linux Foundation Kubernetes Grundlagen LFS258
- Linux Foundation Kubernetes für Anwendungsentwickler LFD459
- Linux Foundation Kubernetes Sicherheitsgrundlagen LFS460
Daniela Hengl
Letzte Position:
Datenbasierte Transformation & Strategisches Mapping von Geschäftsfähigkeiten bei CSS Versicherung
- Architektur und Implementierung eines Data-Value-Frameworks als Entscheidungsgrundlage für die strategische Priorisierung und Festlegung datengetriebener Wertbeiträge entlang der Unternehmenswertschöpfungskette unter Verbindung des Datenwerts mit den Geschäftszielen.
- Entwurf standardisierter Use Cases zur Bewertung von Reifegraden für die Quantifizierung von Geschäftswert und Datenwert.
- Integration des Frameworks in SAFe-Strukturen im Lean Portfolio Management und in ARTs zur Steuerung strategischer Investitionsentscheidungen.
- Entwicklung von Kennzahlen und Bewertungsverfahren zur Priorisierung von Geschäftsbereichen auf Basis quantitativer Daten.
- Neugestaltung der Daten-Governance, einschließlich Einführung der Rolle des Data Owners mit klar definierten Verantwortlichkeiten und Abgrenzung zur Data Steward-Rolle.
- Ableitung von MVP-Prioritäten durch Gap-Analysen über Schlüsselbereiche und Wertstromanalyse.
Roland Arato
Letzte Position:
Projektmanager und Senior Business Analyst bei Init Services GmbH
- Projektmanagement: Implementierung der SAP- & EBX-Integration für Master- und Referenzdatenmanagement und Leitung der Entwicklung KI-unterstützter Services für Datenmanagement und datenschutzorientierte Lösungen
- Business Analyse: Durchführung umfassender Anforderungserhebungen und Datenanalysen für MDM-Implementierungen, Unterstützung der Serviceintegration über REST-APIs zur Verbesserung der Interoperabilität, Leitung von Anforderungserhebung, Analyse und Umsetzung agentenbasierter KI-Services
- Technologien: SAP BP & FICO & MM, Tibco EBX, n8n, maßgeschneiderte KI-Entwicklung in Java, Python, RDBMS, Cloud
Frank Gassan
Letzte Position:
Project Lead bei Flamingo Med Solutions
- Gründung eines Start-ups für KI-basierte Beratungsprodukte für Zahnarztpraxen geleitet.
- PraxisScore entwickelt und eingeführt, ein datenbasiertes Beratungsprodukt für Wirtschaftlichkeitsanalyse und Unternehmensberatung von Zahnarztpraxen.
- Vollständige Verantwortung für technische Implementierung, KI-Integration und den strukturierten Aufbau des Start-ups übernommen, von der Produktidee bis zum öffentlichen Launch auf der IDS 2025 in weniger als drei Monaten.
Ahmed Rehman
Letzte Position:
KI- & Automatisierungsingenieur bei Teosek GmbH
- Prototypen erstellen, KI-Kompetenzen erweitern und praktische Anwendung im Startup-Kontext.
- Übergangsphase: Weiterbildung im Bereich Prompt Engineering, API, KI, eigenständige Prototyp-Projekte und Mitarbeit bei einem Startup eines Freundes.
- Technologien: LangChain, REST, Python, Java, JS, TS, Node.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Python-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
21 Jahre
Positionsdauer
2,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
92%
Master-Abschluss oder höher
63%
Doktortitel
12%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
98%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in der Schweiz 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 der Schweiz, die Python-Experten 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Python-Arbeit
Python wird für Backend-Services, Datenverarbeitung, Automatisierung, Tests und interne Tools eingesetzt. Es passt zu Teams, die klaren Code, schnelle Umsetzung und eine breite Auswahl an Bibliotheken brauchen. Starke Experten setzen auf einfache Entwürfe, die sich leicht erweitern und warten lassen.
Häufige Stacks
- Django oder Flask für Web-Backends und APIs
- FastAPI für moderne, typisierte Services
- pandas, NumPy und SciPy für Datenarbeit
- pytest für verlässliche Testabdeckung
- Celery, Airflow oder Skripte für Automatisierung und Orchestrierung
Wo es passt
Python ist in Analytics, Finanzen, Versicherungen, im Gesundheitswesen, bei Softwareprodukten und in operativ stark geprägten Teams verbreitet. In der Schweiz unterstützt es oft interne Plattformen, Reporting-Prozesse und Datendienste, die mehrere Systeme verbinden müssen. Es funktioniert auch gut, wenn Teams lokale Zusammenarbeit mit Remote-Umsetzung verbinden.
Wann man Hilfe dazuholt
Unternehmen holen freiberufliche Spezialisten meist dann dazu, wenn ein Python-System schnell starten, stabilisiert oder erweitert werden muss, ohne das Kernteam auszubremsen. Typische Anzeichen sind unklare Modulgrenzen, schwache Tests, langsame Datenjobs oder eine API, die über das ursprüngliche Design hinausgewachsen ist.
Was starke Experten tun
Starke Python-Profis schreiben Code, der gut lesbar, getestet und leicht bereitzustellen ist. Sie kennen Packaging, Abhängigkeitsmanagement, virtuelle Umgebungen, Logging und Fehlerbehandlung. Sie wissen auch, wann Standardbibliotheks-Tools besser sind, statt mehr Komplexität hinzuzufügen.
Hinweise zur Bewertung
Achten Sie auf Experten, die Abwägungen in klarer Sprache erklären und Arbeiten zeigen können, die echte Nutzung in der Produktion widerspiegeln.
- Saubere Projektstruktur und klare Benennung
- Praktischer Einsatz von Frameworks und Bibliotheken
- Gute Test- und Debugging-Gewohnheiten
- Erfahrung mit Daten, APIs oder Automatisierung
- Sorgfalt bei Sicherheit, Performance und Wartung
Häufig gestellte Fragen
Neugierig auf Python-Experten? Hier sind die Antworten, die immer wieder gefragt sind.
Ein starker Python-Spezialist wird oft für APIs, Datenpipelines, Automatisierung, interne Tools und Integrationsarbeit eingesetzt. Die Sprache ist auch üblich für Tests, Skripte und Backend-Services, die schnell angepasst werden müssen, ohne an Klarheit zu verlieren. In der Schweiz wird sie oft in datenintensiven oder prozessintensiven Teams genutzt, die verlässliche Umsetzung wollen.
Python wird meist wegen der schnellen Entwicklung, der guten Lesbarkeit und des großen Bibliotheks-Ökosystems gewählt. Im Vergleich zu JavaScript wird es oft für Daten und Automatisierung bevorzugt; im Vergleich zu Java oder Go lässt sich damit eine erste Version eines Services oder Tools oft schneller aufbauen. Die richtige Wahl hängt vom System, den Fähigkeiten des Teams und den Leistungsanforderungen ab.
Ein starker Python-Freelancer bringt oft SQL, API-Design, Tests, Linux, Git und Wissen zu Deployments mit. Für Datenarbeit sind pandas, NumPy, Airflow und Notebook-Workflows wichtig; für Webarbeit sind Django, Flask oder FastAPI üblich. Gute Kommunikation ist ebenfalls wichtig, weil viele Projekte bestehenden Code und mehrere Stakeholder einbeziehen.
Sie brauchen kein komplett definiertes Projekt, aber ein klares Ziel. Python-Experten können helfen, den Umfang zu schärfen, das richtige Framework zu wählen und Risiken früh zu erkennen. Besonders nützlich sind sie, wenn die bestehende Codebasis wächst, fragil ist oder schwer zu warten ist.
Ja, Remote-Arbeit ist oft gut geeignet für Python-Projekte, besonders wenn es um Code-Reviews, APIs, Automatisierung oder Datenverarbeitung geht. Vor-Ort-Zeit kann dennoch helfen, wenn das Team enge Produktarbeit oder Zugriff auf sensible Systeme braucht. Viele Schweizer Unternehmen nutzen ein hybrides Modell, das beides verbindet.
Ein guter Python-Profi schreibt einfachen Code, testet wichtige Pfade und kann erklären, warum eine Lösung so aufgebaut ist. Achten Sie auf Anzeichen für Produktionsarbeit: Packaging, Observability, Fehlerbehandlung und saubere Abhängigkeitswahl. Fragen Sie, wie die Person ein altes Modul refaktorieren würde, nicht nur, wie sie ein neues starten würde.
Python wird häufig für Datenbereinigung, den Aufbau von Pipelines, das Ausführen von Modellen und die Automatisierung von Reports genutzt. Es arbeitet gut mit SQL, Notebooks und Analytics-Bibliotheken zusammen und ist deshalb nützlich, wenn aus Rohdaten ein verlässliches Geschäftsergebnis werden soll. Starke Spezialisten halten den Code reproduzierbar und leicht zu übergeben.
Das hängt von der Produktform und den Team-Anforderungen ab. Python-Projekte, die einen voll ausgestatteten Web-Stack brauchen, passen oft gut zu Django, leichtere Services oft zu Flask, und API-first-Systeme oft zu FastAPI. Ein fähiger Spezialist wählt das Framework, das am besten zu Wartung und Lieferzielen passt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 116 €, was einem Tagessatz von etwa 927 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Schweiz, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 92% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 63% mindestens einen Master-Abschluss und 12% einen Doktortitel.
Freelancer in Schweiz, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 21 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (98%), Deutsch (93%) und Französisch (41%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (83%), Bank- und Finanzwesen (62%) und Fertigung (45%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die Python in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Produktentwicklung (76%) und Projektmanagement (66%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Python-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
