Streamlit Experten in Berlin
aus über 15.000 Lebensläufen – mit der Power von KIHolen Sie sich Experten, die Python-Skripte in Streamlit-Apps, interaktive Dashboards, Data Apps und interne Tools verwandeln. Sie arbeiten mit Widgets, State, Deployment und Datenpipelines – mit schneller, präziser Zuordnung zu geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Berlin kennen, die kürzlich Streamlit eingesetzt haben
Gilad Gotesman
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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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
Jeet Pattanaik
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 Parthasarathy
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 Montefusco Pereira
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 Mishra
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 Steinkühler
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 Yousfi
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 Papazoglou
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.
Kashaf Khan
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 Schachmatov
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
Ivan Kostov
Letzte Position:
Produktanalyst bei Sentryc GmbH
- Leitete Projekte zur Datenanalyse, einschließlich Data Mining, explorativer Analysen, A/B-Tests, KPI-Definition und Ergebnisinterpretation
- Spielte eine zentrale Rolle bei der Festlegung von Umfang und Anforderungen neuer Funktionen, erstellte User Flows, entwickelte Proof of Concepts und definierte Kunden-Personas
- Startete ein Datenprojekt zur Clusterung gefälschter Angebote basierend auf Sprachähnlichkeiten, das voraussichtlich die internen Kosten um 20% senken sollte
- Leitete das Datenmigrationsprojekt von Zoho Analytics zu Power BI sowie von Google Analytics zu Piwik
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Streamlit einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
10 Jahre (Deutschland: 11 Jahre)
Positionsdauer
1,7 Jahre (Deutschland: 1,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
6 (Deutschland: 8)
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: 98%)
Master-Abschluss oder höher
58% (Deutschland: 75%)
Doktortitel
25% (Deutschland: 17%)
Zertifizierungen pro Freelancer
1 (Deutschland: 2)
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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 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 Streamlit macht
Streamlit ist ein Python-Framework, mit dem man Data Apps mit wenig Code bauen kann. Es wird für Dashboards, Model-Demos, interne Tools und schnelle Prototypen genutzt, die mit Teams oder Kunden geteilt werden sollen. Viele Unternehmen holen Streamlit Spezialisten dazu, wenn aus einem Notebook eine nutzbare App werden soll.
Wofür es passt
Streamlit passt gut, wenn Geschwindigkeit wichtig ist und die App sich auf Daten konzentriert, nicht auf komplexe Frontend-Logik. Es wird oft statt schwererer Web-Stacks für Analyse-Workflows, Proofs of Concept und Entscheidungstools gewählt. In Berlin passt es häufig gut für Produkt-, Forschungs- und Datenteams, die klare Zusammenarbeit brauchen.
Typische Arbeit
- Dashboards für KPIs, Analysen und Reporting bauen
- Machine-Learning-Modelle in eine einfache Oberfläche einbinden
- Interne Tools für Prüfung, Filterung und Eingaben erstellen
- Apps mit APIs, SQL-Datenbanken und Dateiquellen verbinden
- Apps paketieren und für die Nutzung im Team bereitstellen
Ökosystem und Tools
Starke Streamlit Profis kennen sich mit Python gut aus und arbeiten meist mit pandas, NumPy, plotly, Altair, scikit-learn, SQL und Cloud-Deployment-Tools. Sie verstehen App-State, Caching, Formulare, Authentifizierungsmuster und wissen, wie der Code lesbar bleibt, wenn die App wächst. Sie wissen auch, wann Streamlit ausreicht und wann ein anderer Stack die bessere Wahl ist.
Wann Freelancer helfen
Unternehmen brauchen oft externe Expertise, wenn ein Prototyp stabil gemacht werden muss, eine bestehende App langsam oder fehleranfällig ist oder ein Datenteam Unterstützung bei der Auslieferung braucht. Freelancer sind auch nützlich, wenn das interne Team die Logik bauen kann, aber Hilfe bei Layout, Deployment oder Wartbarkeit braucht. Für Berliner Teams ist Remote-Arbeit üblich, aber Zusammenarbeit vor Ort kann bei Projekten mit vielen Workshops helfen.
Was starke Spezialisten liefern
Ein starker Streamlit Spezialist liefert mehr als nur Bildschirme. Er strukturiert die App, reduziert unnötige Neuläufe, verwaltet den State sorgfältig, behandelt Ein- und Ausgaben sauber und macht die Anwendung für echte Business-Arbeit nutzbar. Gute Lieferung umfasst auch praktische Dokumentation, Übergabe und Unterstützung bei späteren Änderungen.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Streamlit anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Streamlit wird genutzt, um Python-basierte Datenarbeit in interaktive Apps zu verwandeln. Unternehmen setzen es für Dashboards, interne Prüftools, Model-Demos und schnelle Entscheidungshilfen ein. Es ist besonders nützlich, wenn Analysen geteilt werden sollen, ohne eine vollständige eigene Webanwendung zu bauen.
Streamlit ist für datenfokussierte Apps meist schneller zu bauen als Dash oder Flask. Dash bietet mehr Kontrolle für komplexe Oberflächen, während Flask ein allgemeines Web-Framework ist, das mehr eigene Frontend-Arbeit braucht. Streamlit ist eine starke Wahl, wenn die App vor allem aus Python, Daten und Interaktion besteht und nicht aus einer großen Produktoberfläche.
Ein starker Streamlit Freelancer sollte Python, Datenverarbeitung und den Umgang mit pandas oder SQL beherrschen. Nützliche ergänzende Fähigkeiten sind plotly, Altair, scikit-learn, APIs und grundlegendes Deployment-Wissen. Gute Spezialisten verstehen auch App-State, Caching und wie man Code leicht erweiterbar hält.
Ein kleiner Streamlit Prototyp kann von einem Spezialisten umgesetzt werden, der stark in Python und Data Apps ist. Anspruchsvollere Arbeit braucht jemanden, der saubere Workflows entwerfen, die Performance verbessern und die App für den Team-Einsatz vorbereiten kann. Das richtige Niveau hängt davon ab, ob Sie eine Demo, ein internes Tool oder eine produktive Anwendung brauchen.
Ja, Streamlit kann produktiv eingesetzt werden, wenn der Umfang zu seinen Stärken passt. Es eignet sich gut für interne Tools, Analyse-Apps und Model-Oberflächen, vor allem wenn Authentifizierung, Deployment und State-Handling sorgfältig geplant sind. Für sehr große oder stark angepasste Produktoberflächen kann ein anderer Stack besser sein.
Beides kann für Streamlit Projekte gut funktionieren. Remote-Zusammenarbeit ist üblich, weil Code, Daten und Reviews online bearbeitet werden können. Vor Ort in Berlin kann aber helfen, wenn Teams Workshops, Abstimmungen mit Stakeholdern oder schnelles Feedback zu Oberflächen brauchen. Die beste Wahl hängt davon ab, wie viel Abstimmung das Projekt braucht.
Achten Sie auf einen Streamlit Spezialisten, der echte Apps zeigt und nicht nur Notebooks oder kurze Snippets. Gute Zeichen sind klare Struktur, sinnvoller Umgang mit State, durchdachte UI-Entscheidungen und stabile Deployment-Praktiken. Er sollte außerdem Abwägungen klar erklären und wissen, wann man den Umfang besser vereinfacht.
Nein, Streamlit ist nicht dasselbe wie ein vollständiger, eigener Web-Stack. Es ist für schnelle Python-basierte Apps rund um Daten gebaut, nicht für jede Art von Frontend- oder Produkterlebnis. Deshalb nutzen viele Unternehmen es für interne Tools, Prototypen und Analyse-Workflows und wechseln nur dann zu etwas anderem, wenn der Umfang darüber hinaus wächst.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Berlin, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 81 €, was einem Tagessatz von etwa 646 € 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, 58% mindestens einen Master-Abschluss und 25% einen Doktortitel.
Freelancer in Berlin, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 10 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 (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (67%), Gesundheitswesen (50%) und Professionelle Dienstleistungen (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Berlin, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Produktentwicklung (92%), Business Intelligence (83%) und Informationstechnologie (IT) (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Streamlit eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
