Streamlit Experten in Frankfurt
, die mithilfe von KI innerhalb weniger Minuten vermittelt werdenArbeiten Sie mit Spezialisten, die interaktive Datenanwendungen entwickeln, Dashboards für maschinelles Lernen mit Snowflake bereitstellen und LLM-Schnittstellen in produktive Workflows integrieren – präzise vermittelt aus geprüftem und verfügbarem Talent.
Lerne FRATCH Experten in Frankfurt kennen, die kürzlich Streamlit eingesetzt haben
Patrick L.
Letzte Position:
Senior GenAI Fullstack Developer bei SBH (Schulbau Hamburg)
Remote-Freelance-Rolle mit Schwerpunkt auf Agentic-AI-Strategie, sicheren Anwendungsmustern und wiederverwendbaren agentischen Workflows für eine Behörde.
- Entwicklung und Umsetzung einer Open-Source-Strategie für Agentic AI für eine Behörde mit Schwerpunkt auf GDPR, Sicherheit und selbst gehosteten Lösungen
- Entwicklung wiederverwendbarer agentischer Workflows und Geschäftsanwendungen, mit denen nicht-technische Mitarbeitende Geschäftsprobleme selbstständig lösen können
- Umsetzung von neun Geschäftsanwendungen mit Single Sign-On (SSO) und Azure-PostgreSQL-Integration auf Hetzner-Linux-Servern
Techstack: Python, Streamlit, Anthropic SDK (Claude), Azure, Linux, PostgreSQL, MS SQL, Angular
Bardiya B.
Letzte Position:
Data Scientist bei Rewe Digital GmbH
Statistischer Prognosealgorithmus
- Verbesserung eines statistischen probabilistischen Prognosealgorithmus für Umsätze + Evaluierung
- Migration von R/On-Premise zu Python/Snowflake
- Überführung in den Produktivbetrieb auf Snowflake in Zusammenarbeit mit Data Engineers & DevOps
Monitoring-Dashboard
- Data Engineering zur Aufbereitung & Bereitstellung notwendiger Daten/Ressourcen auf Snowflake
- Entwicklung & Bereitstellung eines Streamlit-Dashboards in Snowflake
ML-basierte probabilistische Prognosen auf Vertex AI
- Entwicklung eines ML-basierten probabilistischen Prognosealgorithmus von Grund auf
- Implementierung einer MLOps-Pipeline in Kubeflow auf Google Cloud Vertex AI
Tech Stack: Python, Snowflake/Snowpark, R, Streamlit, Gitlab/Gitlab CICD, Terraform, Google Cloud, Vertex AI (aiplatform SDK, gcloud CLI, Feature Store, Model Registry usw.), kubeflow
Mathew D.
Letzte Position:
Experte für Data Science und KI-Stratege bei Freelancer
- Entwicklung einer API zur Aufnahme, Bereinigung, Übersetzung und Indexierung von EU-Ausschreibungsdokumenten in Neo4j, die eine hybride Suche mit RAG- und Cypher-Abfragen über ein Streamlit-Dashboard ermöglicht
- Bereitstellung der API auf AWS Lightsail Container Services mit CI/CD-Automatisierung über GitHub Actions und Sicherstellung der Stabilität durch pytest-Unit- und Integrationstests
- Konzeption und Entwicklung eines umfassenden Online-Kurses zur Datenanalyse mit ChatGPT für Fachkräfte und Lernende, einschließlich Lehrvideos und interaktiver Jupyter-Notebooks
- Einsatz von OBS und professioneller Audioausrüstung zur Sicherstellung hochwertiger Video- und Audioinhalte
- Leitung eines Projekts zur Normalisierung und Bereinigung von CRM-Daten, visualisiert durch ein Sankey-Diagramm zur Unterstützung des Kundenverständnisses und der Pipeline-Entwicklung
- Umsetzung und Validierung einer von genAI unterstützten Web-Crawling-Strategie auf AWS zur Sicherstellung von Datenqualität und Skalierbarkeit sowie zur Anreicherung von CRM-Daten
Tan P.
Letzte Position:
DevOps-Ingenieur im DevOps-Team bei Rise-World
- Implementierung der spezifizierten DevOps-Lösungen zur Automatisierung der Infrastruktur (Terraform, Bicep, CloudFormation, Ansible) im lokalen Rechenzentrum (Ovirt, Proxmox, Ceph-Cluster, MinIO) und in der Private Cloud.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von CI/CD-DevOps-Pipelines (GitLab, GitFlow) zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses (Artifactory, Prometheus, Istio, Service Mesh, Helm Charts, OpenShift (Red Hat Enterprise) / Kubernetes-Cluster), Red Hat Satellite.
- Verwaltung, Einrichtung, Überwachung und Einspielung von Patches der Linux-Infrastruktur auf Basis von Red Hat Enterprise für Dev, Test und QA.
- Einsatz von Scrum- und Kanban-Methoden.
- Verwaltung, Konfiguration und Umsetzung von Sicherheitsstandards für die Bereitstellung in den Dev-, Test-, QA- und Produktionsphasen der neuen ePA-Anwendungen.
- Entwicklung neuer Plugins und Add-ons für die bestehende Infrastruktur.
- Datenbankunterstützung.
- Unterstützung der Datenanalyse (Python, Spark, Pandas, Power BI, Splunk Enterprise).
- Umsetzung von Best Practices für DevSecOps und BizDevOps unter Einsatz von GitOps (ArgoCD), Streamlit-Framework und Semaphore Ansible UI.
- Konfiguration und Test von iperf, uperf, sysbench mit dem Benchmark-Operator für externe Quelldaten und IoT/MDM-Geräte, Erstellung von Berichten über ELK/OpenSearch.
- Aufbau einer neuen Databricks-Plattform zur Sammlung und Analyse von Big Data aus verschiedenen Quellen und IoT-Geräten im Hadoop-Framework (Python, Pandas, PySpark, Power BI, Apache Airflow).
- Aufbau der Backend-Datenaggregation und -verarbeitung zur Automatisierung der Bereitstellung von Konfigurationen zwischen verschiedenen OpenShift-Clustern und dem Big-Data-Framework (Python, Pandas, PySpark, Apache Spark, PostgreSQL, Django 2, Ansible Automation, Jira JSM).
- Aufbau einer neuen ML-Pipeline-Plattform unter Verwendung von Kubeflow, TensorFlow, KServe.
- Extraktion, Transformation und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, in ein analytisches DWH bzw. Big-Data-Cluster mit Python, Pandas, Polars, Power BI, Django-Backend und PostgreSQL.
- Einrichtung eines neuen DevOps-Test- und QA-HashiCorp-Vault-Clusters für PKI und IAM.
- Konfiguration und Test automatisierter Patches basierend auf CVSS-Bewertungen und SIEM-integrierten CVEs.
- Einsatz von Nexpose und InsightVM zum Scannen von Schwachstellen in Netzwerken, Hosts, Containern und Anwendungen.
- Planung und Umsetzung sicherer und skalierbarer AWS-Architekturen einschließlich VPC, EC2, S3, RDS und Route53 sowie ähnlicher Umgebungen auf Azure und GCP.
- Automatisierte Systembereitstellung und -deployment mit CloudFormation-Vorlagen.
- Konfiguration von IAM-Rollen, Richtlinien und Berechtigungen zur Gewährleistung einer sicheren Zugriffskontrolle.
- Patch-Management, Backup-Automatisierung und Einrichtung der Notfallwiederherstellung in der AWS-Infrastruktur.
- Überwachung und Optimierung der Systemleistung mit AWS CloudWatch und AWS Trusted Advisor.
- Unterstützung von VMware-Diensten (vSphere, Aria, Horizon) und der virtuellen Desktop-Umgebung.
- Entwicklung und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Jenkins, GitLab CI/CD und AWS CodePipeline mit Schnittstelle zu Nutanix.
- Konfiguration von AWS CloudWatch zur Überwachung der Anwendungsleistung und Systemereignisse.
- Planung und Durchführung der Migration von On-Premises-Anwendungen zu AWS-Cloud-Plattformen.
- Bereitstellung containerisierter Anwendungen mit Docker und Kubernetes in AWS-Umgebungen.
- Bereitstellung interner Softwarepakete zwischen Verfügbarkeitszonen mit AWS CodeDeploy.
- Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen mit Scikit-Learn, XGBoost und Spark MLlib einschließlich Hyperparameter-Tuning, Modellevaluation und Produktivsetzung.
Roman K.
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Cloud-Architekt bei DB Systel
- Entwicklung einer zentralen Abrechnungs-App für Cloud-Kosten bei der DB
- AWS
- Python
- AWS CDK
- RDS
- Spark (PySpark)
- Glue
- Lambda
- CI/CD (GitLab)
- React/Typescript
- Datenoptimierung
- Scrum
Jens D.
Letzte Position:
Product Owner und Leitender Data Scientist bei Legal Tech
- Leitung eines internationalen sechsköpfigen Entwickler-Teams im Scrum-Umfeld
- Festlegung der strategischen Ziele für das Projekt in Abstimmung mit den Stakeholdern und dem Entwicklungsteam
- Prompt Engineering für Sprachmodelle zur Verbesserung der Genauigkeit und Relevanz der generierten Antworten
- Implementierung von LangChain Komponenten eines RAG Chatbots zur Beantwortung rechtlicher Fragen
- Technologien: GPT-4, LangChain, Python (Pandas, sklearn, streamlit), Docker, GitLab, ChromaDB
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Streamlit einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
16 Jahre (Deutschland: 11 Jahre)
Positionsdauer
1,5 Jahre (Deutschland: 1,7 Jahre)
Positionen pro Freelancer
16 (Deutschland: 9)
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
80% (Deutschland: 79%)
Doktortitel
40% (Deutschland: 20%)
Zertifizierungen pro Freelancer
9 (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 Frankfurt 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 Frankfurt, 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) (100%)
- Professionelle Dienstleistungen (83%)
- Bank- und Finanzwesen (67%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (50%)
- Pharmazeutika (50%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (50%)
- Werbung (33%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Interaktive Python-Datenanwendungen
Streamlit ermöglicht es Teams, Datenskripte ohne zusätzlichen Frontend-Aufwand in interaktive Webanwendungen umzuwandeln. Data-Science-Teams schreiben standardmäßigen Python-Code, der von oben nach unten ausgeführt wird, während das Framework Reaktivität, Zustandsverwaltung und das Rendern von Komponenten übernimmt. Es dient als schnelle Verbindung zwischen explorativer Analyse und operativen Werkzeugen.
Das Snowflake- und Machine-Learning-Ökosystem
Die moderne Entwicklung basiert auf Python, NumPy, Pandas und PyTorch. Als Teil von Snowflake lässt sich das Framework direkt mit Streamlit in Snowflake (SiS) integrieren und ermöglicht eine sichere Datenanalyse innerhalb der Unternehmensgrenzen.
- Integration mit scikit-learn, Hugging Face und LangChain
- Visualisierungsbibliotheken wie Altair, Plotly und PyDeck
- Caching für Unternehmen mit st.cache_data und st.cache_resource
- Sichere Bereitstellung über Docker, AWS ECS und Snowflake
Zentrale Einsatzbereiche in der Produktion
Unternehmen entwickeln operative Werkzeuge, um komplexe Modelle abteilungsübergreifend zugänglich zu machen. Typische Ergebnisse umfassen:
- Interne Portale zur Risikobewertung und algorithmischen Einstufung
- Prototypen für generative KI und Schnittstellen für Retrieval-Augmented Generation
- Dashboards für Managementanalysen mit erforderlicher Anpassung von Parametern in Echtzeit
- Workflows zur Datenvalidierung und automatisierten Annotation für das Training von Modellen
Unternehmensnachfrage in Frankfurt
Frankfurt beherbergt bedeutende Finanzinstitute, Bankenstandorte, Logistiknetzwerke und Pharmaunternehmen. Unternehmen im Rhein-Main-Gebiet setzen zunehmend auf das Framework, um interne Analyseanwendungen bereitzustellen, die strengen Richtlinien für Data Governance entsprechen. Dadurch können Stakeholder Risikomodelle direkt prüfen, ohne Backend-Systeme offenzulegen.
Technische Kompetenz in der Praxis
Erfahrene Spezialisten zeichnen sich dadurch aus, dass sie übersichtliche Workflows für den Sitzungsstatus strukturieren, Ausführungszyklen verwalten und Performance-Engpässe durch vollständige erneute Skriptausführungen vermeiden. Sie entwickeln modulare Komponentenarchitekturen, sichern API-Endpunkte ab und etablieren klare Muster für mehrseitige Anwendungen, die auch in großen Unternehmensumgebungen wartbar bleiben.
Warum unabhängige Spezialisten beauftragen
Die Einbindung erfahrener Spezialisten beschleunigt die Umsetzung vom ersten Proof of Concept bis zum sicheren internen Start. Externe Fachkräfte etablieren reproduzierbare Bereitstellungspipelines, stimmen das Caching von Zuständen auf Backend-Datenbanken ab und schulen interne Data-Science-Teams in Best Practices für den Aufbau reaktionsschneller, skalierbarer Analysewerkzeuge.
Häufig gestellte Fragen
Vor der nächsten Projektanfrage: die häufigsten Fragen zu Streamlit.
Unternehmen nutzen Streamlit, um individuelle Webanwendungen für Data Science, operative Analysen und Prototypen für maschinelles Lernen zu entwickeln. Fachkräfte können damit Python-Skripte in reaktive Werkzeuge für Finanzmodelle, interne Berichte und Modellvalidierungen umwandeln, ohne eigene Frontend-Entwickler zu benötigen.
Während Dash eine detaillierte Steuerung von Callbacks bietet und Gradio besonders für schnelle Modelldemos geeignet ist, schafft Streamlit ein Gleichgewicht zwischen schneller Entwicklung und ansprechenden Benutzeroberflächen. Es ermöglicht schnellere Prototyping-Zyklen als Dash und bietet umfassendere Datenvisualisierungslayouts als Gradio, wodurch es ideal für Geschäftsanalysen ist.
Ein qualifizierter Streamlit-Spezialist benötigt fundierte Kenntnisse in Python, Pandas und SQL sowie Erfahrung mit Containerisierung über Docker. Kenntnisse in Cloud-Plattformen wie AWS oder Snowflake, Authentifizierungsprotokollen wie OAuth und Visualisierungstools wie Plotly sind ebenfalls unerlässlich.
Ja, vorausgesetzt, die Anwendung nutzt die Streamlit-Caching-Mechanismen wie st.cache_data korrekt, um unnötige Berechnungen zu vermeiden. Für die Skalierung müssen außerdem containerisierte Instanzen hinter Load Balancern mit aktivierten Sticky Sessions bereitgestellt werden, damit die Verwaltung gleichzeitiger Sitzungszustände zuverlässig funktioniert.
Mit Streamlit in Snowflake laufen Streamlit-Anwendungen direkt innerhalb der Data-Warehouse-Umgebung. Diese Architektur ermöglicht es Unternehmen, interne Datenanwendungen zu entwickeln und zu verteilen, ohne sensible Datensätze über externe Netzwerkgrenzen hinweg zu übertragen.
Viele Streamlit-Spezialisten mit Sitz in Frankfurt bieten flexible Modelle an, die Remote-Arbeit mit Workshops vor Ort verbinden. Die lokale Präsenz ist besonders für Banken und Fintech-Unternehmen im Rhein-Main-Gebiet wertvoll, wenn persönliche Sicherheitsprüfungen oder eine Abstimmung der Architektur erforderlich sind.
Die meisten Projekte rund um Frankfurt lassen sich problemlos auf Englisch durchführen, insbesondere in Data-Science- und Technologieteams. Freelancer, die mit lokalen Finanzinstituten arbeiten, profitieren jedoch häufig von Deutschkenntnissen, wenn sie mit Compliance-Beauftragten und inländischen Stakeholdern zusammenarbeiten.
Bewerten Sie sein Portfolio im Hinblick auf eine saubere Zustandsverwaltung, modulare mehrseitige Strukturen und effizientes Caching innerhalb von Streamlit. Hochwertige Fachkräfte schreiben performanten Code, der langsame erneute UI-Ausführungen vermeidet, implementieren eine sichere Benutzerauthentifizierung und befolgen Standards für kontinuierliche Bereitstellung.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 103 €, was einem Tagessatz von etwa 827 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 80% mindestens einen Master-Abschluss und 40% einen Doktortitel.
Freelancer in Frankfurt, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 16 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Professionelle Dienstleistungen (83%) und Bank- und Finanzwesen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Frankfurt, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (100%), Informationstechnologie (IT) (100%) und Produktentwicklung (100%).
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
