Streamlit Experten in Berlin
schneller nützliche Daten-Apps entwickeln, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen mithilfe von KI vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Python-Modelle, Daten-Workflows und analytische Prototypen mit Streamlit in klare interaktive Web-Apps verwandeln. Erhalten Sie eine präzise Vermittlung mit geprüften, verfügbaren Freelancern, die Ihr Projekt remote oder vor Ort in Berlin unterstützen können.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Streamlit eingesetzt haben
Gilad G.
Letzte Position:
European Strategy Atlas – Eigenständiges Analytics- und Entscheidungsunterstützungsprojekt bei Independent Project
Ein interaktives Entscheidungsunterstützungs-Tool von Grund auf konzipiert und aufgebaut, basierend auf öffentlichen europäischen Daten aus 27 EU-Ländern und mehreren strategischen Dimensionen. Eine strukturierte analytische Methodik entwickelt, um Länder zu vergleichen, Muster und Zielkonflikte zu erkennen und strategische Optionen zu erkunden, statt nur statische Dashboards zu zeigen. Komplexe mehrdimensionale Daten in geführte, interaktive Erkundungs- und Lernabläufe für nicht-technische Nutzer übersetzt. Die Anwendung komplett mit Python und Streamlit entwickelt, mit KI-gestützter Entwicklung und Git-basierter Versionsverwaltung. Das Projekt eigenständig von der Fragestellung und Datenanalyse über Methodik, UX-Logik, Umsetzung bis hin zum Deployment entwickelt.
Tools: Python, Streamlit, Git, KI-gestützte Entwicklung
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Nikolai G.
Letzte Position:
Clinical Data Manager bei Dr. Falk Pharma
- Nutzung von OpenCode und AI-gestützter Softwareentwicklung zur Konzeption, Implementierung, Überarbeitung, Prüfung und Dokumentation einer durchgängigen RAW/SDTM/ADaM-Pipeline in R für Dr. Falk Pharma (07/2026), einschließlich metadatenbasierter Transformationen, automatisierter Validierungsregeln und QC, Rückverfolgbarkeit sowie reproduzierbarer klinischer Outputs.
Wolfram K.
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
Jeet P.
Letzte Position:
Globaler SAP-Programmmanager bei Aldi Süd
- Pionierarbeit bei der ersten Enterprise-KI-SAP-Integration bei ALDI SÜD, Einführung KI-gesteuerter Automatisierung in einem der größten SAP S/4HANA-Programme im Einzelhandel, wodurch 50 % der manuellen Pre-Cycle-Validierungen entfallen sind und ein reproduzierbares Automatisierungs-Framework in 11 Ländern geschaffen wurde
- Verantwortlich für das gesamte SAP-Projekt-Lifecycle-Management für Implementierungen in SAP S/4HANA und Manhattan Systems, Unterstützung von über 7.300 ALDI SÜD-Filialen in Europa und Australien
- Hauptansprechpartner für C-Level-Stakeholder in 11 Ländern für strategische SAP-Transformationsprogramme
- Orchestrierung von Automatisierungs-, Performance- und Volumentests für kritische Releases mit 99,9 % SLA-Einhaltung während der umsatzstärksten Phasen
- Führung funktionsübergreifender internationaler Teams mit über 15 Spezialisten, Lieferung von Projekten 20 % schneller als Branchendurchschnitt
- Standardisierung von SAP-Prozessen in 11 Ländern als Teil einer der größten SAP-Einführungen im Einzelhandel
- Direkte Verwaltung eines Budgets von 2 Mio. € mit einer Budgettreue von 98 % über 12 gleichzeitige Projekte
- Reduzierung der SAP S/4HANA-Migrationskosten um 18 % durch strategische Vertragsnachverhandlungen und Optimierung
Ashwin P.
Letzte Position:
Datenwissenschaftler bei Mercor Intelligence
- Steigerte die Zuverlässigkeit der LLM-Ausgaben durch Erstellung domänenspezifischer Prompts und Evaluationslogik und verbesserte damit die Konsistenz der Schlussfolgerungen in Produktions-Workflows von Sprachmodellen.
- Entwickelte fortgeschrittene Coding-Benchmarks und validierte Lösungen zur Stärkung von Trainings- und Evaluierungsdatensätzen, wodurch die Modellleistung bei technischen Problemlösungsaufgaben verbessert wurde.
- Entwarf und implementierte automatisierte Evaluierungsframeworks für technische Reasoning-Aufgaben; optimierte die Zuverlässigkeit der LLM-Ausgaben um 15 % durch rigoroses Prompt-Engineering und bewertungsbasierte Benchmarking.
Carlos M.
Letzte Position:
Berater für Toxikologie und Risikobewertung bei European Food Safety Authority
- Wissenschaftliche Bewertungen und Risikobewertungen für Stoffe und Materialien mit Relevanz für die menschliche Gesundheit durchführen, einschließlich der Sicherheit von Nanopartikeln.
Sanu M.
Letzte Position:
Entscheidungswissenschaftler III bei Vinted GmbH
Aufbau eines FRT-(Full Resolution Time)-Datenprodukts in dbt und BigQuery mit einer MECE-Ticket-Lifecycle-Methodik, abgeleitet aus einem einheitlichen semantischen Mapping und einem geordneten Event-Stream.
Bereitstellung wiederverwendbarer Makros, modularer Modelle, automatisierter Unit-Tests und einer LookML-Metrikschicht, die von Process Improvements und Ops übernommen wurden.
Überarbeitung der FRT-Experimente mit quasi-experimentellen und Pre-Post-Kausalanalysen, um zu zeigen, dass eine langsamere Bearbeitung den GMV beeinflusst. Damit konnte von einer pauschalen 70 %-in-48 h-SLA zu problemspezifischen Zielen gewechselt werden und die analytische Grundlage für die Neugestaltung der SLA gelegt werden.
Robin S.
Letzte Position:
Berater im Bereich Data Science & Engineering bei valantic Digital Finance GmbH
- Ich habe als Schnittstelle zwischen Business und Engineering für Großkunden aus dem Finanzbereich gearbeitet und Data Products sowie Cloud-Pipelines in Python, SQL Server, SAP Datasphere und Tagetik entworfen.
- Ich habe einen universellen Python/FastAPI-Connector entwickelt und als Container bereitgestellt, der SAP S/4HANA und weitere SQL-/NoSQL-Quellen mit Tagetik synchronisiert. Eingesetzt in Google Cloud Run und Microsoft Azure, verringerte er die kritische 90-minütige Datenladezeit auf etwa 80 Sekunden (65× schneller).
- Ich habe ein Medallion-Layer Data Warehouse auf SQL Server entworfen, das rund 500 GB/Tag aus 11 ERP-Systemen einliest. Die täglichen Aktualisierungen laufen automatisiert (Vollständige Ladung in unter 6 Minuten) und entlasten 20–30 Finanzmitarbeitende um Tage manueller Datenkonsolidierung.
- Ich habe funktionsübergreifende Workshops geleitet, um die Enterprise EPM-Zielarchitektur für einen führenden Telekom-Anbieter in Südostasien (CAPEX, OPEX, Umsatz) zu entwerfen. Dabei habe ich Anforderungen in Datenmodell-Spezifikationen und Integrationsblueprints übersetzt, die das Implementationsteam des Kunden jetzt umsetzt.
- Ich habe Projekte wie ein konsolidiertes Data & Reporting Warehouse für einen globalen Hersteller (über 10.000 Mitarbeitende), NFI-Reporting für eine internationale Management- und Technologieberatung und CAPEX-/OPEX-Planung für einen Telekom-Konzern in Südostasien (über 20.000 Mitarbeitende) umgesetzt.
Mohamed Y.
Letzte Position:
KI-Ingenieur bei AlphaFMC
- Architektur von KI-Systemen über Build-vs-Buy-Ebenen; Beratung von Kunden bei der Technologiewahl, Bewertung, Integrationsmustern und Governance, um Risiken zu reduzieren und die Time-to-Value zu verkürzen.
- Implementierung von Azure-/Snowflake-Lösungen (RAG-Pipelines, Chatbots, Data Agents) einschließlich Ingestion, Retrieval, Orchestrierung und Monitoring.
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um Geschäftsanforderungen in umsetzbare KI-Roadmaps und Referenzarchitekturen zu übersetzen; Abstimmung mit bestehenden Datenplattformen und Sicherheitskontrollen.
Sebastian P.
Letzte Position:
Postdoktorand bei Max-Planck-Institut für Bildungsforschung
- Veröffentlichung eines peer-reviewten Artikels zur vergleichenden Analyse biophysikalischer Modelle in der Diffusions-MRT, der laufende Forschungsprojekte beeinflusst hat.
- SciPy wurde für das Titelbild der entsprechenden Journalausgabe ausgewählt.
Ivan K.
Letzte Position:
Produktanalyst bei Sentryc GmbH
- Leitete Datenanalyseprojekte, einschließlich Data Mining, explorativer Forschung, A/B-Tests, KPI-Definition und Interpretation der Ergebnisse
- Spielte eine zentrale Rolle bei der Definition von Umfang und Anforderungen neuer Funktionen, der Erstellung von User Flows und Proof of Concepts sowie der Erstellung von Kunden-Personas
- Initiierte ein Datenprojekt zur Clusterbildung gefälschter Angebote auf Basis sprachlicher Ähnlichkeiten, durch das die internen Kosten voraussichtlich um 20% gesenkt werden konnten
- Leitete die Datenmigration von Zoho Analytics zu Power BI sowie von Google Analytics zu Piwik
Kashaf K.
Letzte Position:
KI-Berater / Experte bei Siemens Mobility
- Bewertete 45+ KI-Anwendungsfälle und entwickelte einen Priorisierungsrahmen für die interne KI-Roadmap von Siemens.
- Testete interne Tools wie DRIM, SiemensGPT und Microsoft Copilot; präsentierte die Evaluationsergebnisse den Stakeholdern.
- Identifizierte Leistungslücken und steigerte die Tool-Akzeptanz um 65 %.
- Unterstützte Wissensaustauschinitiativen zu KI, leitete Onboarding-Sessions für Tools und verbesserte die KI-Kompetenz im Team.
- Arbeitete mit den Abteilungen Engineering, Einkauf und Digital zusammen, um Feedback zu Tools zu sammeln und die Strategie abzustimmen.
Katharina S.
Letzte Position:
KI-Ingenieur
- Entwickelte und implementierte durchgängige automatisierte Workflows zur Extraktion strukturierter Daten aus semi-strukturierten PDF-Dokumenten wie Rechnungen und medizinischen Berichten
- Setzte Optical Character Recognition (OCR)-Technologie und große Sprachmodelle ein, um Dokumente zu analysieren und validierte JSON-Schemata zu erstellen
- Entwickelte Strategien zur Prompt-Optimierung und regelbasierte Klassifikationshierarchien, um die Parsergenauigkeit bei unterschiedlichen Dokumentenlayouts zu verbessern
- Etablierte ein Qualitätssicherungs-Framework mit Evaluationsmetriken, um die Ergebnisse mit Ground-Truth-Datensätzen mit 96 % Genauigkeit zu validieren
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Streamlit einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
11 Jahre
Positionsdauer
1,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
7 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Produktentwicklung, Business Intelligence, Informationstechnologie (IT)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Professionelle Dienstleistungen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
62% (Deutschland: 79%)
Doktortitel
31% (Deutschland: 20%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Berlin 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.
Durchschnittssätze von Experten in Berlin, die Streamlit 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 Streamlit Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (69%)
- Gesundheitswesen (54%)
- Professionelle Dienstleistungen (54%)
- Bank- und Finanzwesen (38%)
- Bildung (31%)
- Lebensmittel und Getränke (23%)
- Fertigung (23%)
- Einzelhandel (23%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Streamlit leistet
Streamlit ist ein Open-Source-Python-Framework, mit dem sich Daten-Skripte, Machine-Learning-Modelle und analytische Workflows in interaktive Webanwendungen verwandeln lassen. Spezialisten können damit Oberflächen in Python erstellen, statt ein separates Frontend und Backend zu entwickeln. Unternehmen nutzen es für interne Tools, Proof-of-Concept-Produkte, Dashboards und Modell-Demonstrationen.
Apps und Anwendungsfälle
Streamlit eignet sich besonders für eine schnelle Umsetzung, wenn Nutzer Daten über einen Browser erkunden oder ein Modell testen sollen. Typische Aufgaben sind:
- Interaktive Dashboards für Geschäfts- und Betriebsteams erstellen
- Oberflächen für Machine-Learning-Prognosen und Workflows zur natürlichen Sprachverarbeitung erstellen
- Werkzeuge zur Datenexploration für Analysten und Produktteams bereitstellen
- Notebooks oder Python-Skripte in teilbare Anwendungen verwandeln
Python-Ökosystem
Erfahrene Streamlit-Profis arbeiten im gesamten Python-Daten-Ökosystem. Sie nutzen häufig pandas, NumPy, Polars, scikit-learn, PyTorch oder andere Modellbibliotheken sowie SQL und Cloud-Datendienste. Außerdem verstehen sie Streamlit-Komponenten, Session State, Caching, mehrseitige Navigation und Secrets-Management. Git, Tests und Container-Tools helfen dabei, Anwendungen wartbar zu halten.
Wann Sie Expertise hinzuziehen sollten
Unternehmen suchen oft freiberufliche Unterstützung, wenn ein vielversprechendes Notebook eine nutzbare Oberfläche braucht, ein internes Dashboard mehr Nutzer erreichen soll oder ein Datenprodukt einen fokussierten Prototyp benötigt. In Berlin kann Streamlit-Arbeit Technologie-, Forschungs-, Finanz- und Industrieteams unterstützen, die lokale Zusammenarbeit mit verteilter Umsetzung verbinden. Spezialisten können den Umfang klären, die Anwendung strukturieren und sie sicher mit bestehenden Datenquellen verbinden.
Überlegungen für den produktiven Einsatz
Streamlit ermöglicht schnelle Iterationen, aber eine zuverlässige Anwendung braucht weiterhin durchdachtes Design. Profis sollten Authentifizierung, Berechtigungen, Datenschutz, Abhängigkeitsmanagement, Fehlerbehandlung und Leistung berücksichtigen. Sie können die App mit Docker paketieren, über Streamlit Community Cloud oder einen Cloud-Anbieter bereitstellen und je nach Anwendungsfall Monitoring und automatisierte Auslieferung anbinden.
Einen starken Spezialisten auswählen
Achten Sie auf Belege für vollständige Streamlit-Anwendungen, nicht nur auf ansprechende Screenshots. Ein fähiger Spezialist kann Datenfluss, Zustandsverwaltung, Aktualisierungsverhalten und Bereitstellungsentscheidungen in verständlicher Sprache erklären. Er fragt, wie Nutzer arbeiten, schützt sensible Daten und trennt explorativen Code von wiederverwendbarer Anwendungslogik. Klare Dokumentation und Kommunikation sind wichtig, wenn Stakeholder in Berlin mit Remote-Teams arbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Streamlit anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Streamlit wird verwendet, um aus Python-Skripten, Daten-Workflows und Machine-Learning-Modellen interaktive Browser-Anwendungen zu erstellen. Unternehmen nutzen es häufig für Dashboards, interne Tools, Prototypen und Oberflächen, über die Nutzer analytische Prozesse ausführen oder erkunden können.
Streamlit bietet in der Regel einen einfacheren Weg von Python-Code zu einer funktionierenden Daten-App und erfordert weniger Frontend-Einrichtung. Dash kann eine strukturiertere Kontrolle über komplexe Dashboards bieten, während Gradio oft für fokussierte Machine-Learning- oder generative-AI-Demos gewählt wird. Die richtige Wahl hängt von der Komplexität der Interaktionen, den Designanforderungen und den Anforderungen an den produktiven Betrieb ab.
Ein starker Streamlit-Spezialist arbeitet häufig auch mit Python, pandas, SQL, APIs und Cloud-Diensten. Erfahrung mit Machine-Learning-Bibliotheken, Authentifizierung, Docker, Git und automatisierter Bereitstellung ist wertvoll, wenn die Anwendung über einen Prototyp hinausgehen soll.
Die erforderliche Erfahrung hängt eher vom Umfang als vom Framework allein ab. Ein kleines internes Dashboard benötigt möglicherweise starke Python- und Datenkenntnisse, während eine kundenorientierte Anwendung Expertise in Sicherheit, Tests, Bereitstellung und Anwendungsstruktur erfordert. Bitten Sie Kandidaten, Arbeiten mit ähnlichen Datenquellen und Nutzern zu zeigen.
Ja, Streamlit-Arbeit eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Code, Datenzugriff und Bereitstellungen über gemeinsame Repositories und Cloud-Umgebungen verwaltet werden können. Berliner Teams sollten Zugriffsregeln, Kommunikationsroutinen und Sprachanforderungen frühzeitig festlegen, insbesondere wenn sensible Unternehmensdaten beteiligt sind.
Streamlit kann den produktiven Einsatz unterstützen, wenn die Anwendung einen passenden Umfang hat und sorgfältig entwickelt wird. Teams müssen dennoch Authentifizierung, Berechtigungen, Secrets, Abhängigkeitskontrolle, Beobachtbarkeit und Skalierung planen. Für stark individuell gestaltete öffentliche Produkte kann ein dediziertes Frontend besser geeignet sein.
Prüfen Sie bereitgestellte Beispiele eines Streamlit-Spezialisten und fragen Sie, wie er Session State, Caching, Fehler und Datenaktualisierungen behandelt. Ein qualifizierter Profi kann Abwägungen erklären, die Geschäftslogik übersichtlich halten und die Oberfläche für Menschen verständlich machen, die keine Datenspezialisten sind.
Klären Sie vor Beginn der Streamlit-Arbeit die Zielnutzer, Datenquellen, Hosting-Umgebung und Sicherheitsanforderungen. Außerdem sollte feststehen, ob das Ziel ein schneller Prototyp, eine interne Anwendung oder ein dauerhaft betreutes Produkt ist, da jeder Fall ein anderes Maß an Tests und Disziplin bei der Bereitstellung erfordert.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 82 €, was einem Tagessatz von etwa 654 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Berlin, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 62% mindestens einen Master-Abschluss und 31% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 11 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,7 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (23%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (69%), Gesundheitswesen (54%) und Professionelle Dienstleistungen (54%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (92%), Business Intelligence (85%) und Informationstechnologie (IT) (85%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Streamlit 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
