Streamlit-Experten in Berlin
Beauftragen Sie Experten, die Python-Datenarbeit in interaktive Streamlit-Apps, Dashboards und interne Tools verwandeln und pandas, Plotly, APIs sowie Deployment sicher beherrschen. FRATCH bringt Sie durch schnelles, präzises KI-Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Streamlit-Experten 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-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
11 Jahre
Positionsdauer
1,7 Jahre (Deutschland: 1,8 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% (Deutschland: 99%)
Master-Abschluss oder höher
62% (Deutschland: 75%)
Doktortitel
31% (Deutschland: 18%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Berlin 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 Berlin, die Streamlit-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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Streamlit-Experten 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 Datenskripte und Machine-Learning-Modelle in interaktive Webanwendungen verwandeln lassen. Teams können damit Benutzeroberflächen in Python erstellen, statt ein separates Frontend zu entwickeln. Typische Ergebnisse sind analytische Dashboards, Modelldemos, Datenexplorer und interne Entscheidungstools.
Zentrale Anwendungsarbeit
Streamlit-Spezialisten entwickeln Anwendungen, die Daten, Logik und Benutzereingaben in einem klaren Ablauf verbinden. Sie nutzen Widgets, Session State, Caching und Layouts, um technische Ergebnisse für Geschäftsanwender zugänglich zu machen. Gute Arbeit umfasst eine klare Fehlerbehandlung, reaktionsschnelle Interaktionen und eine Struktur, die über einen Proof of Concept hinaus wachsen kann.
Ökosystem und Tools
Streamlit-Projekte stützen sich häufig auf ein umfassenderes Python-Datenökosystem und einen klar definierten Bereitstellungsprozess.
- pandas-, NumPy- und SQL-Datenquellen anbinden
- Diagramme mit Plotly, Altair oder nativen Komponenten darstellen
- Machine-Learning-Modelle und API-Dienste integrieren
- Secrets, Umgebungen und reproduzierbare Abhängigkeiten verwalten
- Über Streamlit Community Cloud oder private Infrastruktur bereitstellen
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Freiberufliche Expertise hilft, wenn ein Datenteam zwar ein funktionierendes Notebook hat, aber eine nutzbare Anwendung benötigt. Sie ist auch wertvoll, wenn eine bestehende Streamlit-App bessere Performance, Zugriffskontrolle, Tests oder Deployment braucht. In Berlin können Spezialisten lokale Produkt-, Forschungs- und Industrieteams vor Ort, remote oder in einem hybriden Setup unterstützen.
Bereitstellung und angrenzende Kompetenzen
Die beste Besetzung hängt vom System rund um die App ab. Nützliche angrenzende Kompetenzen sind Python-Paketierung, Git-Workflows, SQL, Cloud-Dienste, Containerisierung, Authentifizierung und Observability. Bei produktionsnaher Arbeit sollten Fachleute Datenschutz, Abhängigkeitsmanagement, automatisierte Tests und die Trennung von Darstellungs- und Geschäftslogik verstehen.
Was gute Fachleute mitbringen
Gute Streamlit-Fachleute erklären technische Ergebnisse so, dass Nutzer daraus konkrete Handlungen ableiten können. Sie fragen, wie Daten aktualisiert werden, wer auf die einzelnen Ansichten zugreifen darf und was passiert, wenn eine Quelle ausfällt. Achten Sie auf ein klares Portfolio, durchdachte Entscheidungen bei der Benutzeroberfläche und Hinweise auf zuverlässiges Deployment statt nur auf eine Sammlung ansprechender Diagramme. Die Zusammenarbeit in Berlin kann auf Englisch erfolgen; Deutsch ist hilfreich, wenn Stakeholder und Dokumentation es erfordern.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Streamlit-Experten anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Streamlit wird häufig für interaktive Datenanwendungen, Dashboards, Modelldemonstrationen und interne Tools eingesetzt. Es ist besonders nützlich, wenn ein Python-basiertes Team Analysen oder Vorhersagen teilen möchte, ohne einen separaten Frontend-Stack zu pflegen.
Streamlit bietet in der Regel einen schnelleren Weg von der Python-Analyse zu einer nutzbaren Oberfläche als eine individuelle Webanwendung. Dash ermöglicht eine detailliertere Steuerung callback-gesteuerter Dashboards, während ein individuelles Frontend oft besser geeignet ist, wenn das Produkt komplexe Navigation, umfangreiches Branding oder hochspezialisierte Interaktionen benötigt.
Ein guter Streamlit-Spezialist sollte Python, pandas, SQL und Datenvisualisierungstools wie Plotly oder Altair beherrschen. Erfahrung mit APIs, Authentifizierung, Cloud-Deployment, Docker, Tests und Machine-Learning-Workflows ist ebenfalls wertvoll, wenn die Anwendung über einen Prototyp hinausgehen soll.
Ein kleines Streamlit-Dashboard benötigt möglicherweise gezielte Erfahrung mit Datenaufbereitung, Widgets und Deployment. Eine produktive Anwendung erfordert tiefergehende Kenntnisse in den Bereichen Performance, Session State, Secrets, Zugriffskontrolle, Tests und Betriebsüberwachung. Der erforderliche Umfang an Expertise hängt daher von den Anforderungen an Zuverlässigkeit und den Erwartungen der Nutzer ab.
Ja. Streamlit-Arbeit eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Code, Datenverträge und Deployments online geprüft werden können. Berliner Teams sollten Arbeitszeiten, Dokumentationspraktiken und die Frage abstimmen, ob für die Kommunikation mit Stakeholdern Englisch oder Deutsch erforderlich ist.
Streamlit kann den produktiven Einsatz unterstützen, wenn sein Anwendungsmodell zu den Anforderungen passt und die umgebende Infrastruktur sorgfältig konzipiert ist. Fachleute sollten Caching, Ressourcennutzung, Authentifizierung, Secrets, Deployment, Logging und Fehlerbehandlung berücksichtigen, statt einen Prototyp als produktionsreif zu betrachten.
Prüfen Sie, ob die Streamlit-Anwendung mit realistischen Daten verständlich, reaktionsschnell und zuverlässig ist. Fragen Sie, wie der Fachmann mit Status, ungültigen Eingaben, langsamen Abfragen, Abhängigkeitsaktualisierungen, Zugriffsrechten und Deployment umgeht, und sehen Sie sich anschließend die Code-Struktur und Dokumentation an.
Viele Fachleute schätzen Streamlit, weil es Python-Datenarbeit mit sichtbaren Ergebnissen für Nutzer verbindet, ohne eine separate Frontend-Implementierung zu erfordern. Projekte können von schnellen explorativen Tools bis hin zu ausgereiften internen Anwendungen reichen, sofern Umfang, Datenzugriff und Deployment-Erwartungen klar definiert sind.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 82 €, was einem Tagessatz von etwa 655 € 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-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
