Streamlit-Experten in München
, in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen vermitteltBeauftragen Sie Experten, die Python-Modelle, Daten-Workflows und interaktive Dashboards in übersichtliche Streamlit-Anwendungen verwandeln – mit präziser Vermittlung geprüfter und verfügbarer Freelancer in München.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Streamlit-Experten eingesetzt haben
Mirza K.
Letzte Position:
Agentische Automatisierung und ein RAG-System
- In diesem Projekt wurden Informationsdaten extrahiert, um das Verfassen von Berichten für ein Unternehmen zu unterstützen, das geopolitische, globale und kommerzielle Informationen bereitstellt. Die Daten wurden aus verschiedenen Quellen gesammelt (Interviewtranskripte, Online-Daten, interne Dokumente) und anschließend zu einer Wissensbasis zusammengeführt. Diese bildete die Grundlage für ein komplexes RAG-System, das anhand eines Golden Dataset evaluiert wurde. Agenten wurden eingesetzt, um widersprüchliche Informationen und sich gegenseitig bestätigende Aussagen zu finden sowie das generierte Wissen wieder zu speichern.
Verwendet: Python, RAG, LangGraph, LangChain, deepeval, MCP
Philipp G.
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
Heidi A.
Letzte Position:
Venture Developer im Product Design bei TUM Venture Labs
- Deutsch und Mathematik für Kinder im Alter von 4 bis 16 Jahren unterrichtet sowie bei Hausaufgaben und im Nachhilfeunterricht unterstützt
- Startups bei UX, MVP-Entwicklung und der Lean-Startup-Methode unterstützt
- Beim Branding, der Kommunikation und dem Design mitgeholfen, um die Marktpräsenz zu stärken
- Website und Venture-Lab-App gepflegt; Veranstaltungen koordiniert und durchgeführt
- Präsentationen entwickelt, um die interne und externe Kommunikation zu unterstützen
Christian S.
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 H.
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 P.
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.
Azada H.
Letzte Position:
KI-Berater bei Freelance
- Entwicklung skalierbarer End-to-End-Machine-Learning-Pipelines für ein großes Telekommunikationsunternehmen, einschließlich Feature Engineering, Modellentwicklung, Bereitstellung und einer Streamlit-Visualisierungs-App.
- Einführung und Verankerung von Data Science im Customer-Experience-Team sowie tägliche Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Entwicklung von End-to-End-Lösungen; unter meiner laufenden Unterstützung blieb der Kundenzufriedenheitswert NPS stabil auf einem Rekordwert von >30pt.
- Beratung eines Kunden zu GenAI-Tools, Strategien für die KI-Entwicklung und Responsible-AI-Praktiken sowie Gestaltung interner Ansätze für Einführung und Governance.
Max R.
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 G.
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
Adithya B.
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-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
12 Jahre (Deutschland: 11 Jahre)
Positionsdauer
2 Jahre (Deutschland: 1,8 Jahre)
Positionen pro Freelancer
12 (Deutschland: 9)
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: 99%)
Master-Abschluss oder höher
78% (Deutschland: 75%)
Doktortitel
11% (Deutschland: 18%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Spanisch
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 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-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) (90%)
- Automotive (70%)
- Bildung (60%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Energie (40%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (40%)
- Professionelle Dienstleistungen (40%)
- Bank- und Finanzwesen (30%)
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, analytische Modelle und Machine-Learning-Workflows in interaktive Webanwendungen verwandeln lassen. Teams können damit benutzerfreundliche Oberflächen erstellen, ohne einen separaten Frontend-Stack aufzubauen. So lassen sich Ergebnisse leichter erkunden, teilen und überprüfen.
Typische Anwendungen
Streamlit wird für interne Tools, Forschungsschnittstellen und kundenorientierte Prototypen eingesetzt. Häufige Ergebnisse sind:
- Interaktive Dashboards für operative oder kommerzielle Daten
- Oberflächen für Machine-Learning-Prognosen und die Modellprüfung
- Tools zur Datenexploration für Analysten und Fachexperten
- Prototypen, die eine Idee vor der vollständigen Produktentwicklung validieren
Ökosystem und Tools
Gute Streamlit-Lösungen verbinden Python mit Bibliotheken wie pandas, NumPy, Plotly, Altair und scikit-learn. Spezialisten arbeiten außerdem mit Datenbanken, REST-APIs, Notebooks, Git und Cloud-Hosting. Authentifizierung, Secrets-Management und Caching unterstützen dabei zuverlässige Anwendungen. Streamlit Community Cloud, Docker und Umgebungen für die Unternehmensbereitstellung können je nach Kontext passend sein.
Wann Unternehmen Experten hinzuziehen
Unternehmen suchen häufig freiberufliche Unterstützung, wenn ein Notebook eine nutzbare Oberfläche benötigt, ein Proof of Concept schnell demonstriert werden soll oder ein internes Dashboard mehr Struktur und Sicherheit braucht. Teams in München schätzen möglicherweise auch Fachkräfte, die vor Ort oder remote zusammenarbeiten und sich klar auf Englisch oder Deutsch verständigen können. Der richtige Spezialist kann sowohl die Nutzerführung als auch den zugrunde liegenden Datenfluss verbessern.
Woran man fundierte Expertise erkennt
Qualität bedeutet mehr, als Widgets auf einer Seite anzuzeigen. Achten Sie auf Fachkräfte, die:
- Wiederverwendbare Python-Module statt eines einzigen großen Skripts strukturieren
- Klare Muster für Statusverwaltung, Caching und Fehlerbehandlung entwickeln
- Datenquellen sicher anbinden und Eingaben validieren
- Modellausgaben und Einschränkungen nichttechnischen Nutzern erklären können
- Eine Anwendung für die Übergabe paketieren, testen und dokumentieren
Den richtigen Spezialisten auswählen
Bitten Sie um Beispiele für Streamlit-Anwendungen mit einer ähnlichen Datenquelle, Zielgruppe und Bereitstellungsumgebung. Besprechen Sie Leistung, Zugriffskontrolle, Tests und Wartung, bevor die Arbeit beginnt. Ein guter Profi kann erklären, wann Streamlit geeignet ist, wann ein eigenes Frontend die bessere Wahl darstellt und wie sich ein nützlicher Prototyp zu einem zuverlässigen internen Produkt weiterentwickeln lässt.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Streamlit-Experten? Hier findest du die passenden Antworten.
Streamlit wird hauptsächlich verwendet, um aus Python-Code interaktive Datenanwendungen zu erstellen. Unternehmen nutzen es für Dashboards, Modelldemonstrationen, Tools zur Datenexploration und interne Workflows, die eine klare Oberfläche ohne ein großes Frontend-Projekt benötigen.
Streamlit ermöglicht oft eine schnellere Prototypentwicklung, weil Python-Spezialisten die Oberfläche nah an der Daten- und Modelllogik erstellen können. Dash bietet eine feinere Kontrolle über Dashboards, während ein eigenes Frontend für komplexe Nutzerabläufe, große öffentliche Produkte oder ein stark individuell angepasstes visuelles Design besser geeignet sein kann.
Ein guter Streamlit-Spezialist kennt sich in der Regel mit Python, pandas, APIs, SQL und Datenvisualisierung aus. Erfahrung mit Machine Learning, Cloud-Bereitstellung, Docker, Authentifizierung und Git ist ebenfalls wertvoll, wenn die Anwendung über einen lokalen Prototyp hinausgehen soll.
Streamlit-Projekte reichen von einem fokussierten Prototypen bis zu einer Produktivanwendung mit mehreren Datenquellen und Benutzerrollen. Wählen Sie einen Profi, der Arbeiten mit einem ähnlichen Grad an Datenkomplexität, Verantwortung für die Bereitstellung und Zielgruppe umgesetzt hat, statt sich allein auf seine Vertrautheit mit dem Framework zu verlassen.
Streamlit-Arbeit eignet sich gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Code, Datenverträge und Bereitstellungs-Workflows online geprüft werden können. Für Teams in München können Workshops vor Ort dennoch bei Anforderungen, Feedback von Stakeholdern und Nutzertests helfen, während die tägliche Umsetzung remote erfolgt.
Streamlit kann den Produktiveinsatz unterstützen, wenn die Anwendung über geeignete Authentifizierung, einen sicheren Umgang mit Secrets, Caching, Tests, Monitoring und Kontrollen für die Bereitstellung verfügt. Es eignet sich gut für viele interne Tools und analytische Produkte, aber ein Spezialist sollte Maßstab, gleichzeitige Nutzung und Komplexität der Oberfläche prüfen, bevor er es empfiehlt.
Prüfen Sie bei den Beispielen eines Streamlit-Profis, ob der Code gut lesbar ist, Interaktionen schnell reagieren und fehlende oder ungültige Daten klar behandelt werden. Fragen Sie, wie die Arbeit getestet, bereitgestellt und dokumentiert wurde, und bitten Sie um eine Erklärung der Abwägungen hinter der gewählten Architektur.
Ein wartbares Streamlit-Dashboard trennt Darstellung, Datenzugriff und Geschäftslogik. Eine klare Statusverwaltung, wiederverwendbare Komponenten, kontrollierte Abhängigkeiten, dokumentierte Konfiguration und ein eindeutiger Bereitstellungsprozess machen spätere Änderungen sicherer und einfacher.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Streamlit in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 88 €, was einem Tagessatz von etwa 708 € 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 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-Experten 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
