Streamlit Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Power von KI.Holen Sie sich Experten, die Python-Datenarbeit mit Streamlit in schnelle Dashboards, interne Tools und interaktive Model-Demos verwandeln. Sie bekommen passgenaue Treffer mit geprüften, verfügbaren Spezialisten, die schnell von der Idee zur funktionierenden App kommen.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Streamlit eingesetzt haben
Philipp Grunert
Letzte Position:
Data Scientist & ML Engineer bei Data-Science Factory GmbH
- Aufbau, Implementierung und Vertrieb von automatisierten Data-Science-Lösungen wie Scorecard Factory und Prognose Factory
- Implementierung automatisierter End-to-End-Cloud-Prozesse
- Entwicklung von LLM- und NLP-Modellen
- Erstellung interaktiver Reports
- Betreuung nationaler und internationaler Großkonzerne sowie mittelständischer Firmen bei der Implementierung von ML-Projekten
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
Christian Schulz
Letzte Position:
Data Scientist/KI-Ingenieur bei The Marcom Engine GmbH & Co. KG
- Konzeption und Implementierung von KI-Agenten in der AWS-Cloud
- Kontinuierliche Abstimmung mit Stakeholdern
- Zusammenarbeit mit DevOps
- Technologien: Git, CI/CD (GitHub Actions), Python/ML, Streamlit, Deno/TypeScript, AWS SAM, AWS Bedrock, AWS Lambda, AWS DynamoDB, AWS S3, AWS EventBridge usw.
Clarissa Heinemann
Letzte Position:
KI-Trainerin bei Komdis GmbH
- Leitung umfassender KI-Workshops für Fachkräfte, Fokus auf KI-gesteuerte Prozessautomatisierung.
- Tech-Stack: n8n, Make, LLMs (OpenAI, Anthropic), Prompt-Engineering, Tools zur Prozessmodellierung.
Luis Alberto Peñafiel Palmer
Letzte Position:
Cloud-Ingenieur bei Persönliche Projekte
Entwickelt eine Streamlit-ML-Anwendung mit einem RandomForest-Modell (Scikit-learn) zur Vorhersage des Rauchverhaltens, dabei Pandas, NumPy und Matplotlib für Datenanalyse und Visualisierung eingesetzt; bereitgestellt auf AWS mit Terraform für EC2, IAM-Rollen und S3-Buckets, mit Pickle zur Modellspeicherung.
Beherrscht AWS-Services wie S3, EC2, CloudFormation, IAM und Auto Scaling, mit Fokus auf erweiterte Funktionen wie Versionierung, CORS, ETags und Prüfsummen anhand von AWS-Examples-Freecodecamp.
Entwickelt und optimiert CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions zur Bereitstellung statischer Websites auf GitHub Pages, wodurch automatisierte Validierung, Bereitstellung und Wartung verbessert wurden.
Ein klassisches Snake-Spiel mit Flask erstellt und bereitgestellt, containerisiert mit Docker und auf Render gehostet.
Max Ritter
Letzte Position:
Cloud (AWS) | KI | DevOps | Daten bei Boehringer Ingelheim
- Konzipierte und implementierte eine Enterprise-KI-Agentenplattform auf Basis einer Retrieval Augmented Generation (RAG)-Architektur, um Einblicke in klinische Daten zu verbessern.
- Errichtete robuste CI/CD-Pipelines für LLM-Anwendungen mit CDK und Jenkins und verkürzte dadurch die Bereitstellungszeiten deutlich.
- Führte umfassende Observability-Lösungen ein, die die Zuverlässigkeit der Agenten in pharmazeutischen Umgebungen steigerten.
- Entwickelte skalierbare KI-Workflows mit fortschrittlicher Orchestrierung, die das Kontextmanagement für Unternehmensdatenquellen optimierten.
- Technologien: KI-Agenten (LangChain, LangGraph, Bedrock, Smolagents, Streamlit); LLM-Betrieb (Tracing, Testing, Evaluation, LangSmith, LangFuse); Infrastructure-as-Code (AWS CDK, Terraform, Typescript, Jenkins); Vektoren, Einbettungen, RAG (OpenSearch, pgvector, PDF-Extraktion)
Mario Gmbh
Letzte Position:
Software- und Data Engineer bei Plexify GmbH
- Architektur, Konzeption und Entwicklung einer MVP-Anwendung eines Anbieters für spezialisierte Reiseerlebnisse
- Technologien: Python, FastAPI, Firestore, Firebase, Docker
Heidi Albarazi
Letzte Position:
Venture-Entwickler im Produktdesign bei TUM Venture Labs
- Unterrichtete Deutsch und Mathematik für Kinder im Alter von 4 bis 16 Jahren und unterstützte bei den Hausaufgaben
- Unterstützte Start-ups bei UX, MVP-Entwicklung und Lean-Startup-Methodik
- Unterstützte beim Branding, bei der Kommunikation und im Design, um die Marktpräsenz zu stärken
- Pflegte die Website und die Venture Lab App; koordinierte und leitete Veranstaltungen
- Erstellte Präsentationen zur Unterstützung der internen und externen Kommunikation
Azada Henze
Letzte Position:
KI-Berater bei Freiberuflich
- Aufbau skalierbarer End-to-End Machine-Learning-Pipelines für ein großes Telekommunikationsunternehmen, einschließlich Feature Engineering, Modellentwicklung, Deployment und einer Streamlit-Visualisierungs-App.
- Einführung und Integration von Data Science im Customer Experience Team, tägliche Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Bereitstellung von End-to-End-Lösungen; unter meiner fortlaufenden Betreuung blieb die Kundenzufriedenheit (NPS) stabil bei einem Rekordwert von über 30 Punkten.
- Beratung eines Kunden zu Generative-KI-Tools, KI-Entwicklungsstrategien und verantwortungsvollem KI-Einsatz, Mitgestaltung interner Adoptions- und Governance-Ansätze.
Adithya Balaji
Letzte Position:
Edge AI Software Engineer bei Neura Robotics GmbH
- Vision-Language-Action-(VLA)- und Diffusion-Policy-Modelle auf NVIDIA Jetson Orin und Jetson Thor bereitgestellt und optimiert, um Echtzeit-Inferenz-Latenz-Ziele für humanoide Roboter-Steuerungsschleifen zu erreichen.
- TensorRT-Engine-Pipelines (PyTorch → ONNX → TensorRT) mit INT8/FP8 Post-Training-Quantisierung, Design von Kalibrierungsdatensätzen und quantisierungsbewusster Validierung aufgebaut, wodurch der Inferenz-Speicherbedarf auf Jetson um mehr als das 3-Fache reduziert wurde, ohne Genauigkeitsverlust.
- Eigene CUDA-C++-Plugins und CUDA Graphs für latenzdeterministische, echtzeitfähige Policy-Ausführung entwickelt – und damit harte Laufzeit- und Speichergrenzen auf eingebetteten GPU-Zielsystemen eingehalten.
- Eine Inferenz-Engine für VLA-Modelle auf Basis von llama.cpp entwickelt, die verschiedene VLA-Policies unter einer einzigen Runtime zusammenführt und jede als eine einzelne, selbst enthaltene GGUF verpackt, die kein Python oder PyTorch benötigt.
- GPU-Ausführung mit NVIDIA Nsight Systems und Nsight Compute profiliert und optimiert, CUDA-Kernel-Engpässe, Sättigung der Speicherbandbreite und SM-Auslastungsprobleme über Jetson-Orin- und Thor-Compute-Profile hinweg identifiziert und damit eine Performance-Optimierung über mehrere Schichten umgesetzt.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Streamlit einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre (Deutschland: 11 Jahre)
Positionsdauer
2,1 Jahre (Deutschland: 1,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E), Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Automotive, Bildung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Rechtswesen, Business Intelligence
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
78% (Deutschland: 75%)
Doktortitel
11% (Deutschland: 17%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
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 München 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 München, 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 verwandelt Python-Code mit sehr wenig Frontend-Aufwand in interaktive Web-Apps. Teams nutzen es, um Datenansichten zu teilen, Ideen mit Stakeholdern zu testen und schnelle interne Tools zu bauen, die ohne großen Produkt-Stack ausgereift wirken.
Typische Einsätze
- Daten-Dashboards für Business- und Produktteams
- Model-Demos für ML- und Data-Science-Projekte
- Interne Tools zum Prüfen, Filtern und Erkunden von Daten
- Prototype-Apps zur frühen Validierung mit Nutzern
Das Ökosystem
Starke Streamlit Spezialisten arbeiten sicher mit Python, pandas, NumPy, Plotly, Altair und gängigen Datenquellen. Sie wissen auch, wie man den App-State strukturiert, Formulare behandelt und Deployment-Details managt, damit die App auch bei wachsender Nutzung stabil bleibt.
Wann Unterstützung sinnvoll ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Streamlit Expertise meist dann, wenn aus einem Prototypen schnell etwas Nutzbares werden soll, wenn ein Analystenteam eine saubere interne App braucht oder wenn ein Modell eine einfache Oberfläche erhalten soll. In München passt das oft für Teams, die eng mit Daten-, Produkt- oder Forschungsteams zusammenarbeiten möchten und die Entwicklung schlank halten wollen.
Was gute Spezialisten liefern
Starke Profis setzen nicht nur Widgets auf eine Seite. Sie entwerfen klare Abläufe, halten den Code lesbar, trennen Datenlogik von der Darstellung und sorgen dafür, dass die App leicht aktualisiert werden kann, wenn sich der zugrunde liegende Datensatz oder das Modell ändert.
Zusammenarbeit und Qualität
Remote-Arbeit passt gut zu Streamlit, weil die Arbeit meist auf Python basiert und sich in gemeinsamen Repos leicht prüfen lässt. Gute Spezialisten dokumentieren das Setup, klären Datenannahmen und liefern Apps, die einfach zu starten, zu testen und für die nächste Runde an Funktionen zu erweitern sind.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Streamlit? Hier findest du die passenden Antworten.
Streamlit wird genutzt, um Python-Skripte in interaktive Apps für Datenexploration, Dashboards und Model-Demos zu verwandeln. Unternehmen wählen es oft, wenn sie eine klare Oberfläche brauchen, ohne ein separates Frontend zu bauen. Es eignet sich gut für interne Tools und schnelle Prototypen, die trotzdem sauber und zuverlässig wirken sollen.
Sie sollten Streamlit Expertise holen, wenn aus einer Datenidee schnell etwas Nutzbares werden soll oder wenn ein bestehender Prototyp Struktur und Feinschliff braucht. Freelancer sind besonders hilfreich, wenn Ihr Team Python kann, aber nicht genug Zeit hat, um den App-Ablauf und das Deployment sauber zu gestalten. Sie können auch helfen, wenn ein internes Tool von Nicht-Spezialisten betreut werden soll.
Streamlit ist meist schneller einzusetzen und einfacher zu lesen, was es für datenorientierte Apps und Prototypen attraktiv macht. Dash bietet oft mehr Kontrolle über die App-Struktur und das Verhalten der Komponenten, braucht dafür aber meist mehr Einrichtung. Die richtige Wahl hängt davon ab, ob schnelle Umsetzung oder tiefere UI-Kontrolle wichtiger ist.
Ein starker Streamlit Spezialist kennt sich meist sehr gut mit Python aus und kann mit pandas, NumPy und gängigen Chart-Tools wie Plotly oder Altair arbeiten. Hilfreich ist auch Wissen über SQL, APIs und einfaches Deployment. Für Machine-Learning-Projekte ist Erfahrung mit Model-Packaging und Inference-Flows ein Plus.
Eine einfache Streamlit App braucht vielleicht nur einen Spezialisten, der saubere Layouts bauen, Daten anbinden und das Deployment übernehmen kann. Komplexere Arbeiten erfordern jemanden, der Session-State, Berechtigungen, Performance und wiederverwendbare Komponenten im Griff hat. Wenn die App echte Geschäftsentscheidungen unterstützt, zählen Qualität und Wartbarkeit genauso viel wie Tempo.
Ja, Streamlit passt gut zu Remote-Arbeit, weil es code-first ist und sich leicht in der Versionsverwaltung prüfen lässt. Teams können Änderungen teilen, die App in einer Staging-Umgebung testen und den Datenfluss ohne lange Übergaben verbessern. Vor-Ort-Workshops in München können aber hilfreich sein, wenn die App enge Abstimmung mit Fachanwendern oder Analysten braucht.
Ein gutes Streamlit Ergebnis ist klar, stabil und leicht wartbar. Achten Sie auf lesbaren Code, eine sinnvolle App-Struktur, guten Umgang mit leeren oder fehlerhaften Daten und eine Oberfläche, die die eigentliche Aufgabe unterstützt, statt nur Charts zu zeigen. Die besten Spezialisten erklären auch Abwägungen und übergeben das Projekt in einem Zustand, den Ihr Team weiter ausbauen kann.
Nein, Streamlit wird oft für Prototypen genutzt, kann aber auch nützliche interne Tools und leichte Produktions-Apps unterstützen. Die entscheidende Frage ist, ob die App nur einfache Interaktion rund um Python-Daten-Workflows braucht oder eine vollständig eigene Produktoberfläche. Für viele Teams ist es der schnellste Weg, von der Analyse zu etwas zu kommen, das Menschen wirklich nutzen können.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 90 €, was einem Tagessatz von etwa 721 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 78% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 12 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,1 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Spanisch (30%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (90%), Automotive (70%) und Bildung (60%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Forschung und Entwicklung (F&E) (90%) und Business Intelligence (80%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Streamlit eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
