Python Development · IT Recruiting
Erfahrene Python-Entwickler:innen für Backends, Daten und KI
Beispielprofile: Python-Erfahrung aus echten Projekten
Senior Python Engineer · Data Engineering & ETL
Über 17 Jahre Erfahrung, davon 15 Jahre beim selben internationalen Plattformunternehmen, von der Webentwicklung bis zum Data Engineering. Baute dort ein zentrales Data Warehouse von Grund auf, das Daten aus Jira, Bitbucket, SonarQube, Jenkins und weiteren Quellen in PostgreSQL und Snowflake zusammenführt. Entwickelt ETL-Pipelines, Dashboards für operative Kennzahlen und Jenkins-Pipelines für die Plattform. Schwerpunkte: Python, Django, Dagster, Pandas, Snowflake, AWS.
Senior Python Engineer · Plattformen mit Zahlungsverkehr
Über 10 Jahre Softwareentwicklung, davon der Großteil mit Python und Django. Verantwortet heute eine Property-Management-Plattform inklusive AWS-Infrastruktur, Zahlungsanbieter-Integration und eigenem Rechtekonzept, führt ein kleines Team und stellt Entwickler:innen ein. Zuvor zentrale Authentifizierungsdienste und REST-APIs für Microservice-Landschaften. Schwerpunkte: Python, Go, FastAPI, Django, AWS Lambda, PostgreSQL.
Principal Python Engineer · PropTech, FinTech & Daten
Über 7 Jahre Erfahrung, zuletzt als Principal Engineer: Entwarf die Architektur einer PropTech-Plattform für Wohnanlagen, Büros und Coworking-Flächen von Grund auf und führte das Entwicklungsteam. Migrierte für ein quantitatives Portfoliomanagement Tabellen mit mehreren Milliarden Datensätzen von MySQL auf PostgreSQL. Arbeitet auch auf Deutsch. Schwerpunkte: FastAPI, PostgreSQL, Snowflake, Prefect, AWS, Google Cloud.
Andere Python-Spezialisierung gesucht?
Data Engineering, Machine Learning, Automatisierung oder ein bestimmtes Framework: Erzählen Sie uns, woran Sie arbeiten. Wir schauen gezielt, wer aus unserem Team und Netzwerk dazu passt.
Sie suchen Python-Erfahrung wie in diesen Beispielen? Wir stellen Ihnen passende Entwickler:innen vor.
Kontakt aufnehmenWofür Unternehmen erfahrene Python-Entwickler:innen einsetzen
Python ist heute eine der meistgenutzten Programmiersprachen weltweit – und längst nicht mehr nur für Skripte. Unternehmen bauen damit performante Backends und APIs mit FastAPI oder Django, Datenpipelines und Analyseplattformen, Automatisierungen sowie die Integration von KI-Modellen und Agenten in bestehende Systeme.
Gerade weil der Einstieg in Python so leicht ist, entstehen viele Codebasen, die schnell wachsen und schwer zu pflegen sind. Erfahrene Entwickler:innen erkennen das früh: Sie strukturieren Anwendungen sauber, setzen auf Typisierung, Tests und klare Schnittstellen und treffen Architekturentscheidungen, die auch in einigen Jahren noch tragen.
Wo Senior Python Developer den Unterschied machen
Backends und APIs, die mitwachsen
Sie entwerfen Services mit FastAPI, Django oder AioHTTP so, dass sie mit Ihrem Produkt wachsen, von der ersten Version bis zur Microservice-Architektur.
Datenpipelines, die verlässlich laufen
Sie bauen ETL-Pipelines mit Dagster, Prefect oder Airflow, führen Daten aus vielen Quellen in einem Data Warehouse zusammen und machen sie für Analysen nutzbar.
KI sinnvoll integrieren
Sie binden Sprachmodelle, NLP-Komponenten und KI-Agenten an Ihre bestehenden Systeme an, sauber geplant statt als isoliertes Experiment.
Asynchron und skalierbar
Sie setzen asyncio, Celery, Kafka oder gRPC ein, wenn viele Anfragen, Hintergrundjobs oder Echtzeitdaten zusammenkommen.
Sicherheit und Qualität im Code
Sie verankern Authentifizierung, Rollenkonzepte und automatisierte Tests von Anfang an und halten den Code typisiert und gut lesbar.
Verantwortung im Team
Sie führen Code Reviews, unterstützen andere Entwickler:innen und modernisieren gewachsene Legacy-Projekte Schritt für Schritt.
Python-Ökosystem und Werkzeuge unserer Profile
Typische Ausgangslagen bei unseren Kunden
Ein Python-Projekt, das als schneller Prototyp begonnen hat, ist zum Kernsystem geworden, ohne dass Architektur und Tests mitgewachsen sind. Neue Anforderungen dauern immer länger, Hintergrundjobs laufen unzuverlässig, und Datenbankabfragen bremsen die Anwendung aus. Oft kommt hinzu, dass das Wissen über das System bei wenigen Personen liegt, die längst an anderen Themen arbeiten.
Andere Teams stehen vor dem nächsten Schritt: Sie wollen Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen, KI-Funktionen in ihr Produkt bringen oder eine neue Plattform von Anfang an solide aufsetzen. In beiden Fällen hilft keine kurzfristige Verstärkung. Sie brauchen erfahrene Entwickler:innen, die Verantwortung übernehmen und langfristig an Bord bleiben.
Vom ersten Gespräch zum festen Teammitglied
Kennenlernen
In einer halben Stunde sprechen wir über Ihr System, Ihre Ziele und Ihr Team – und darüber, welche Erfahrung wirklich gebraucht wird.
Passende Personen treffen
Wir schlagen Ihnen Entwickler:innen vor, die fachlich und menschlich zu Ihrem Projekt passen. Sie lernen sie direkt im Gespräch kennen.
Gemeinsam loslegen
Sobald Sie sich entschieden haben, regeln wir Vertrag und Onboarding. Ab einer Woche nach Ihrer Zusage kann die Arbeit beginnen.
Lernen Sie die Entwickler:innen kennen, die Ihr Python-Team verstärken
Kennenlernen vereinbarenFragen & Antworten
Wir setzen ausschließlich auf Senior-Profile, die meisten mit mehr als zehn Jahren Berufserfahrung. Viele arbeiten seit über fünf Jahren mit uns, einige seit mehr als zehn – Sie profitieren also von eingespielter Zusammenarbeit und Erfahrung aus vielen Projekten.
