Seaborn-Experten in Deutschland
aus über 15.000 Lebensläufen mit KI-UnterstützungBeauftrage Experten, die Python-Daten in klare statistische Diagramme verwandeln, Seaborn mit pandas und matplotlib kombinieren und auswertungsreife Visualisierungen für Berichte, Notebooks und Dashboards liefern. Erhalte schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Deutschland kennen, die kürzlich Seaborn-Experten eingesetzt haben
Karin Albiez
Letzte Position:
AI Benchmark Engineer | Native language specialist German bei Lilt
- Task Engineering: Bewertung von Coding Agents.
- Asset-Erstellung: Aufbau realistischer Aufgabenumgebungen mit Datensätzen und Dateien auf Deutsch. Entscheidend ist dabei, dass diese Assets in der Zielsprache bleiben, um den Umgang mit mehreren Sprachen wirklich zu messen.
- Prompting & Translation: Finden von Fehlerstellen, an denen die KI nicht funktioniert, auf Deutsch.
- Implementierung & Verifikation: Unterstützung bei der Entwicklung robuster Lösungen (Referenzimplementierungen) und Schreiben sehr zuverlässiger, deterministischer Verifizierungs-Skripte (mit rubric-basierten Bewertungen nur dann, wenn es unbedingt nötig ist).
- Kalibrierung & Ausführung: Auswertung von Ausführungslogs und Kalibrierung des Aufgabenschwierigkeitsgrads (Easy bis Very Hard) mit Standard-Terminal-Bench-Run-Konfigurationen gegen verschiedene Modellstufen (Haiku, Opus).
- Qualitätssicherung: Mitarbeit in einem strengen, 4-stufigen menschlichen Qualitätskontrollprozess (Erstellung, menschliche Prüfung, Kalibrierungsprüfung und Audit) zusammen mit automatisierten LLM-basierten Checks, um Fairness, grammatikalische Korrektheit und Benchmark-Integrität sicherzustellen.
- Linguistische Prüfung: Überprüfung von KI-Benchmark-Aufgaben in Hindi, Arabisch, Japanisch, Chinesisch, Tschechisch und Türkisch.
Talha Erciyes
Letzte Position:
Interim Senior Finance Business Partner bei SharkNinja Europe Ltd.
Verantwortung für Commercial Finance in der Region Zentraleuropa (DACH und Polen), Reporting an den EMEA Commercial Finance Director. Monatliches Financial Reporting, Forecasting und Abweichungsanalysen, Bewertung von Promotions und Sonderaktionen, Steuerung von Planungsprozessen inkl. Budgetierung sowie Erstellung von QBR-Unterlagen bis auf CFO-Ebene. Übernahme der fachlichen Führung im Finance-Team nach Ausfall der Mandatsträgerin.
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
Shanna Tellaev
Letzte Position:
Problem-Resolution-Manager bei CARIAD SE (VW AG), ehemals CARMEQ GmbH (VW AG)
- Automotive SPICE®: alle Assessments vollständig erreicht
- Agile Transformation: V-Modell → SAFe erfolgreich
- Serienfreigabe: pünktliche und qualitätsgesicherte Softwarelieferung für Schlüsselmodelle des Volkswagen Konzerns (inkl. ECE-Homologation)
- Stakeholder-Management: intern & extern
- Prozessoptimierung: Kontinuierlichen Verbesserungsprozess (KVP) mit Tracking-System implementiert
Daniel Sedlack
Letzte Position:
Senior Softwareentwickler bei energielenker solutions GmbH
- Konzeption und Implementierung einer Python-basierten ETL-Pipeline mit dem Dagster-Framework für die Transformation von Energierohdaten aus heterogenen Quellen mit InfluxDB und Visualisierungen in Grafana
- Definition von zeitlich gesteuerten und abhängigkeitsbasierten Jobs
- Bereitstellung auf einem verwalteten Kubernetes-Cluster mit Helm
- Anbindung von InfluxDB Cloud
- Aufbereitung von Daten für Nutzung in Grafana inkl. Säuberung und Normalisierung plus zeitliches Resampling in Python
- Entwicklung von Dashboards und Visualisierungen in Grafana
- Entwicklung von Unit-Tests inkl. Mocking mit pytest
- Aufbau von CI/CD-Pipeline in GitLab
Technologien: Python, Dagster, InfluxDB, Grafana, pandas, pytest, REST, CI/CD, GitLab, Container, Kubernetes, Helm, Docker, Cloud
David Onaiyekan
Letzte Position:
Research Intern bei Pattern Recognition Lab
- Leitung der Integration eines maßgeschneiderten Transformer-basierten Encoders in die AFFGANwriting-Pipeline und Ersetzung der alten VGG19-Architektur, um reichhaltigere, hochqualitative Schreibstil-Repräsentationen zu gewinnen.
- Steigerung der Auswahlrate in Nutzerstudien um 40 %, was einen deutlichen Sprung in der wahrgenommenen Qualität und dem Realismus der generierten Handschriften im Vergleich zum Basismodell zeigte.
- Verbesserung der OCR-Leistung um 20 % durch Implementierung eines Teacher-Student-Frameworks, das ein TrOCR-Benchmarkmodell für ergänzende Trainingsabstimmung nutzte.
Wolfram Knan
Letzte Position:
AI / Machine Learning Engineer (Projects & Applied AI) bei UNIVERSITÉ PARIS 1 PANTHEON-SORBONNE & LIORA
- Entwickelte und implementierte ein hybrides Empfehlungssystem (Content-Based + Collaborative Filtering)
- Baute End-to-End-ML-Pipelines inklusive Datenverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Bewertung
- Entwickelte RAG-basierte LLM-Systeme mit LangChain und Vektordatenbanken für semantische Suche und Wissensabruf
- Etablierte MLOps-Workflows mit MLflow für Experiment-Tracking, Versionierung und Deployment-Bereitschaft
- Implementierte Deep-Learning-Modelle (Computer Vision & Klassifikation) mit PyTorch und TensorFlow
Shubham Sahni
Letzte Position:
Praktikant für kommerzielle Daten und Analysen bei Bavarian Nordic
- Mit Commercial-, Vertriebs- und Medical-Affairs-Teams zusammenarbeiten, um geschäftliche Fragestellungen in strukturierte Analysen und interaktive Power BI-Dashboards zu übersetzen und so datengetriebene Entscheidungen in einem regulierten Pharma-Umfeld zu ermöglichen.
- Power BI-Dashboards entwerfen und pflegen, die Daten aus Veeva CRM, SharePoint und Databricks integrieren und Echtzeiteinblicke in Verkaufstrends, Gebietsergebnisse und kommerzielle KPIs in mehreren Märkten bieten.
- Mehrere Tabellen in Databricks mit SQL abfragen und verknüpfen, um saubere, analysefertige Datensätze zu erstellen, und Transformationsschritte wie Filtern, Aggregation und Window-Funktionen anwenden, um Daten für Berichte aufzubereiten.
- Power Automate-Flows implementieren, um Datenaktualisierungen zu automatisieren und bei Überschreiten von KPI-Schwellenwerten Benachrichtigungen auszulösen, wodurch die Aktualität und Zuverlässigkeit der Commercial Analytics-Berichterstattung verbessert wird.
Ibrahim Hilali
Letzte Position:
Senior Full Stack / KI Engineer bei Punktum Digital GmbH
- Kontext: Teams aus dem Gesundheitswesen und Labor brauchten eine schnellere Dokumentenanalyse, Unterstützung bei der Behandlungsplanung und zuverlässige KI-Workflows für MR-/VR-gestützte Einsätze.
- Beitrag: Ich habe die KI-Plattform für das Gesundheitswesen, Modell-/Agenten-Workflows, die Bereitstellungsplattform für VR-Brillen, REST-APIs, Next.js/React-Oberflächen und CI/CD-Pipelines aufgebaut.
- Auswirkung: Ich habe eine produktionsreife Grundlage für ein KI-Produkt geliefert, die die Prüfung klinischer Dokumente verbessert, Laborautomatisierung unterstützt und die Bereitstellung von VR-Flotten über verschiedene Umgebungen hinweg beherrschbar gemacht hat.
Tech: TypeScript, Next.js, Node.js, React, Java, Spring Boot, Python, PyTorch, TensorFlow, Docker, PostgreSQL, OpenAPI, GitLab, GitHub Actions.
Mark Gicharu
Letzte Position:
Associate Data Scientist bei Boehringer-Ingelheim microParts GmbH
- Verbesserte die KI-Modell-Überwachungslösung, um einen Vergleich von Modellversionen und eine umfassende Nachverfolgung von Eingangsvariablen mit relativen Drift-Metriken für eine vollständige Überwachung zu ermöglichen.
- Entwickelte eine maßgeschneiderte LLM-Lösung, um das Zertifikat für Wareneingänge zu automatisieren und eine nachgelagerte Analyse zu ermöglichen.
- Verbesserung von Digital-Twin-KI-Modellen zur Unterstützung der Modellvalidierung.
Skills: Python, Statistische Berechnung, Large Language Models (LLM), Machine-Learning-Engineering, Natural Language Processing (NLP), Data Wrangling, Datenvisualisierung, Statistische Auswertung.
Tools: Python-Programmierung, Snowflake, Databricks, Microsoft Powerapps, Powerautomate, PowerBI, Scipy, Seaborn, Scikit-Learn.
Ulrich Seidel
Letzte Position:
Senior-Tester bei Arvato Systems GmbH
- Planung, Definition und Durchführung von Testfällen für Produkterstellung, Messdaten-Upload und Diagrammprüfung
- Entwicklung von schlüsselwortgetriebenen Funktionstests mit Robot Framework
- Definition und Erzeugung realistischer Testdaten mit Python
- Umsetzung von datengetriebenen und REST-API-Schnittstellentests
- Durchführung von Bildvergleichstests auf Basis von OpenCV
- Entwicklung von Lasttests für verschiedene Umgebungen
- Durchführung von Regressionstests und End-to-End-Tests, Ergebnisreporting und Fehlerverwaltung
- Systematische Erweiterung der Testabdeckung
- Anbindung von Jenkins an Xray für das Testmanagement
- Ticketverwaltung mit JIRA und Dokumentation in Confluence
- Einsatz von Robot Framework, Playwright, Python, VS Code, Prectavi, JIRA, Confluence & Xray, Bitbucket, GitHub, Jenkins, MS Office 365 und Teams in einem agilen Projekt.
Patrik Garten
Letzte Position:
Technical Lead Conversational AI bei CANCOM
- Technische Leitung eines Teams zur Entwicklung agentischer Chatbot-Lösungen (React, TypeScript, Python, FastAPI)
- Architekturdesign für Multi-LLM-Dialogsysteme – Fokus auf Wartbarkeit, UX und autonome Ausführung
- Abstimmung mit Stakeholdern, CI/CD-Prozesse und AI-Integration auf Enterprise-Niveau
Mathis Dudler
Letzte Position:
Senior Web-/Frontend-Entwickler bei KemCom GmbH
- Modernisierung der Homepage eines Luxuswohnhauses für eine bessere Nutzererfahrung und zeitgemäßes Design
- Entwicklung und Umsetzung der Website und Module mit aktuellen Webtechnologien
- SEO-Optimierung zur besseren Sichtbarkeit in Suchmaschinen
- Modernes und professionelles Erscheinungsbild, das das Image des Wohnhauses stärkt
- Erhöhte Effizienz bei der Pflege der Inhalte durch die Nutzung eines CMS
- Technologien: HTML5, HTML, CSS3, CSS, JavaScript, Umbraco, C#, .NET
Enjeda Cekaj
Letzte Position:
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in — KI & Bildverarbeitung bei University of Augsburg
- Erforschung multimodaler KI-Systeme zur Integration von Bild-, Text- und strukturierten Daten.
- Aufbau von End-to-End-KI-Pipelines für Datenverarbeitung, Modelltraining und -bewertung.
- Entwicklung und Test von Bildverarbeitungs- und Bilderkennungslösungen mit Deep Learning.
Evaristus Chuo
Letzte Position:
Data Scientist bei Freiberuflich
- Entwicklung eines Multi-Klassen-Klassifikationsmodells zur Vorhersage der Zusammensetzung von Pflanzen und ihrer räumlichen und zeitlichen Veränderungen anhand von Prädiktoren wie Satellitenbildern, Klimazeitreihen und weiteren Umweltdaten (Landnutzung, menschlicher Einfluss, bioklimatische und Bodenvariablen).
- Entwicklung von Empfehlungssystemen mit Contextual Bandits für eine E-Commerce-Plattform.
- Erstellung von tiefen neuronalen Netzwerkmodellen zur Vorhersage von überschwemmten Gebieten.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Seaborn-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
11 Jahre
Positionsdauer
1,9 Jahre
Positionen pro Freelancer
7
Häufigste Fachbereiche
Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT), Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
82%
Doktortitel
20%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
97%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Deutschland 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 Deutschland, die Seaborn-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
Was Seaborn macht
Seaborn ist eine Python-Bibliothek für die statistische Datenvisualisierung. Es baut auf matplotlib auf und macht es einfacher, saubere Diagramme für Analyse, Reporting und Notebooks zu erstellen.
Es passt besonders gut zu Teams, die aus pandas-Dataframes lesbare Plots brauchen und Visualisierungen wollen, die Trends, Verteilungen und Zusammenhänge ohne viel manuelle Gestaltung zeigen.
Typische Diagrammarbeit
- Verteilungsdiagramme zum Vergleichen von Werten zwischen Gruppen
- Kategorische Diagramme für Counts, Mediane und Streuung
- Heatmaps für Korrelations- und Matrixansichten
- Pair Plots und Regressionsplots für explorative Analysen
Diese Ergebnisse werden oft in Analyse-Reviews, Forschungsnotizen und Python-basierten Reporting-Workflows genutzt.
Ökosystem und Tools
Seaborn-Spezialisten arbeiten meist mit pandas, numpy, matplotlib, Jupyter und Python-Notebooks. Sie wissen, wie man Daten vor dem Plotten aufbereitet, damit die Diagramme klar und دقیق sind.
Starke Profis verstehen auch Farbauswahl, Achsensteuerung, Layouts von Abbildungen und wie man von einer schnellen Exploration zu präsentationsreifen Visualisierungen kommt.
Wann Unternehmen Hilfe holen
- Interne Analytics-Teams brauchen einheitliche Diagramm-Stile
- Berichte oder Notebooks brauchen klarere statistische Visualisierungen
- Bestehende Plots sind schwer lesbar oder aufwendig zu pflegen
- Ein Python-Projekt nutzt seaborn, sns und matplotlib gemeinsam
In Deutschland kommt das oft bei datenintensiver Arbeit vor, wenn Teams direkte Zusammenarbeit auf Englisch oder Deutsch wünschen, vor Ort oder remote.
Was gute Spezialisten liefern
Ein guter Seaborn-Experte schreibt Code, der leicht zu pflegen und leicht zu prüfen ist. Er wählt den passenden Diagrammtyp für die jeweilige Frage, hält Beschriftungen klar und vermeidet Visualisierungen, die die Aussage verschleiern.
Außerdem weiß er, wann Seaborn ausreicht und wann für Sonderfälle eigene matplotlib-Anpassungen nötig sind.
Wie du die Eignung beurteilst
Achte auf Experten, die erklären können, warum eine Diagrammwahl zu den Daten passt, nicht nur, wie man den Code schreibt. Sie sollten mit Datenbereinigung, Gruppierung, Umformung und dem Debuggen von Plot-Problemen in Python vertraut sein.
Für die Auswahl solltest du nach Beispielen für statistische Dashboards, explorative Notebooks oder Reporting-Arbeiten mit Seaborn fragen. Das zeigt meist, ob der Spezialist Rohdaten in Visualisierungen verwandeln kann, die Entscheidungen unterstützen.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Seaborn-Experten am häufigsten fragen.
Seaborn wird in Python für die statistische Datenvisualisierung verwendet. Unternehmen setzen es für Exploration, Reporting und Diagrammarbeit ein, wenn Daten leicht lesbar sein müssen. Besonders nützlich ist es, wenn die Visualisierungen gut mit pandas-Dataframes und matplotlib zusammenarbeiten sollen.
Seaborn baut auf matplotlib auf, die beiden sind also eng miteinander verbunden. Matplotlib bietet tiefe Kontrolle, während Seaborn gängige statistische Diagramme schneller erstellbar und einfacher gestaltbar macht. Viele Projekte nutzen beides: Seaborn für das Hauptdiagramm und matplotlib für Feinanpassungen.
Ein starker Seaborn-Spezialist ist hilfreich, wenn Diagramme sauberer, schneller zu erstellen oder einfacher zu pflegen sein sollen. Das ist oft der Fall, wenn ein Team Analyse-Notebooks, interne Berichte oder Datenreviews erstellt und die aktuellen Plots zu viel Handarbeit brauchen. Es hilft auch, wenn Code seaborn, sns und matplotlib mischt und aufgeräumt werden muss.
Ein guter Seaborn-Freelancer kennt meist pandas, numpy und matplotlib. Er sollte außerdem mit Datenbereinigung, Umformung und der Arbeit in Jupyter-Notebooks vertraut sein. Diese Fähigkeiten sind wichtig, weil die Qualität der Diagramme davon abhängt, wie die Daten vor dem Plotten aufbereitet werden.
Ein Seaborn-Projekt kann je nach Daten und Ausgabe einfach oder recht anspruchsvoll sein. Die grundlegende Diagrammerstellung ist unkompliziert, aber ausgefeilte statistische Visualisierungen, wiederverwendbarer Plot-Code und individuelles Styling erfordern mehr Erfahrung. Für geschäftsnahe Arbeit lohnt es sich, jemanden zu wählen, der die Diagrammlogik klar erklären kann.
Ja, Seaborn-Arbeit wird oft remote erledigt, weil sie codebasiert ist und sich in Notebooks oder Repositories gut prüfen lässt. Für Teams in Deutschland sind meist Sprache, Überschneidungen in der Zeitzone und die Geschwindigkeit der Zusammenarbeit mit dem lokalen Analytics-Team entscheidend. Eine Zusammenarbeit vor Ort kann zum Start helfen, ist aber für die meisten Aufgaben nicht nötig.
Ein guter Seaborn-Experte erstellt Diagramme, die eine klare Frage beantworten und den Betrachter nicht überladen. Achte auf saubere Beschriftungen, sinnvollen Farbeinsatz und Code, der Datenaufbereitung und Plotten trennt. Starke Spezialisten wissen auch, wann eine andere Visualisierung besser ist, als ein Seaborn-Diagramm erzwingen zu wollen.
Im Python-Code wird Seaborn oft als sns importiert, deshalb verwenden Suchende und Entwickler beide Namen. Der Paketname ist Seaborn, während sns die übliche Kurzform im Code ist. Ein Freelancer sollte beide Formen ohne Verwirrung lesen und schreiben können.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Deutschland, die Seaborn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 75 €, was einem Tagessatz von etwa 597 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Deutschland, die Seaborn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 82% mindestens einen Master-Abschluss und 20% einen Doktortitel.
Freelancer in Deutschland, die Seaborn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 11 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,9 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Deutschland, die Seaborn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (97%) und Französisch (16%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Deutschland, die Seaborn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (63%), Bildung (56%) und Gesundheitswesen (40%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Deutschland, die Seaborn in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Forschung und Entwicklung (F&E) (76%), Informationstechnologie (IT) (75%) und Business Intelligence (66%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Seaborn-Experten 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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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
