Backend
Python
Python-Entwickler für KI, APIs & Daten-Pipelines.
Produktionsreife Python-Entwicklung für Machine Learning, API-Entwicklung und Dateninfrastruktur. Unsere Entwickler bauen FastAPI-Services, orchestrieren ML-Pipelines und entwickeln ETL-Systeme, die täglich Millionen von Datensätzen verarbeiten. Wir betreuen Data- und Engineering-Teams in den USA, Deutschland, den Niederlanden, Großbritannien und Skandinavien, mit 4–6 Stunden täglicher MEZ-Überschneidung und vollständig DSGVO-konformer Datenverarbeitung.
Use Cases
What we build with Python.
Machine-Learning-Pipelines
End-to-End-ML-Workflows mit scikit-learn, PyTorch oder Hugging Face — von Feature Engineering und Modelltraining bis zur Bereitstellung von Vorhersagen via REST oder gRPC. Modellversionierung mit MLflow, Experiment-Tracking und automatisiertes Retraining. Wir haben ML-Systeme für Healthtech-Unternehmen in München, Predictive-Analytics-Plattformen in New York und Empfehlungs-Engines für E-Commerce-Marken in Amsterdam gebaut.
FastAPI-Microservices
Hochperformante asynchrone APIs mit FastAPI, Pydantic-Validierung und auto-generierter OpenAPI-Dokumentation. Dependency Injection, Middleware-Chains und Background-Task-Worker — alles type-hinted und testbar. Microservice-Architekturen für Logistikplattformen in Rotterdam, Fintech-APIs in London und B2B-SaaS-Backends im US-Markt geliefert.
Data Engineering & ETL
Robuste Daten-Pipelines mit Apache Airflow, Dagster oder Prefect zur Orchestrierung von Extraktion aus APIs, Datenbanken und Dateisystemen. Transformations-Layers mit Pandas, Polars oder dbt, Laden in Snowflake, BigQuery oder Redshift. Pipelines gebaut, die täglich über 50 Mio. Datensätze für Analytics-Unternehmen in Berlin und Datenplattformen in Chicago verarbeiten.
LLM-Integration & KI-Agenten
OpenAI-, Anthropic- und Open-Source-LLM-Integration in Produktionsanwendungen. RAG-Pipelines mit Vektordatenbanken, Prompt Engineering, Function Calling und Agent-Frameworks wie LangChain oder Custom-Orchestratoren. KI-gestützte Produkte für Legal Tech in Frankfurt, Kundensupport-Automatisierung in Stockholm und Content-Plattformen in den USA deployed.
Scientific Computing & Simulation
NumPy, SciPy und Custom-Numerical-Solver für Computational Finance, Biostatistik und Engineering-Simulation. Jupyter-basierte Forschungsumgebungen, die mit ordentlichem Packaging und Testing in Produktionscode überführt werden. Quantitative Teams in Zürich, Forschungsgruppen in Cambridge und Engineering-Firmen in Houston bedient.
Automatisierung & Scripting-Infrastruktur
Python-gestützte Automatisierung für DevOps, Datensammlung und Geschäftsprozess-Workflows. Web-Scraper mit Playwright und Scrapy, geplante Jobs mit Celery und Slack/Teams-Integrationen für Alerting. Automatisierungs-Suites für Operations-Teams in Madrid, Marketing-Agenturen in Paris und Infrastruktur-Teams an der US-Ostküste gebaut.
Expertise
How we work with Python.
Async Python & Hochperformante APIs
Wir bauen auf asyncio, uvicorn und ASGI-Middleware für tausende gleichzeitige Verbindungen. Connection Pooling mit asyncpg, Background-Task-Queues und strukturierte Concurrency-Patterns. Profiling mit py-spy und Memory-Analyse mit memray zur Beseitigung von Engpässen in Produktions-Workloads.
ML-Engineering & Model Serving
Über Trainings-Notebooks hinaus — wir bringen Modelle mit Feature Stores, Model Registries und Serving-Infrastruktur in Produktion. ONNX Runtime oder TorchServe für Inference, A/B-Testing-Frameworks für Modellvergleich und Monitoring für Drift-Detection. EU-deploytes Model Serving mit Datenresidenz-Garantien bei Bedarf.
Typsicheres Python mit Pydantic
Strikte Type Hints, durch mypy oder pyright in der gesamten Codebase durchgesetzt. Pydantic-Modelle für Validierung an jeder Grenze — API-Inputs, Konfiguration, Datenbankzeilen und externe Service-Responses. Settings-Management mit pydantic-settings für umgebungsspezifische Konfiguration über Development, Staging und EU-Produktionsumgebungen.
Packaging & Dependency-Management
Moderne Python-Tools mit uv oder Poetry für Dependency-Resolution, virtuelle Umgebungen und Lockfiles. Monorepo-Support mit Namespace-Packages und editable Installs. Docker-Images optimiert mit Multi-Stage-Builds und Layer-Caching — schlanke Produktions-Images unter 200 MB für schnellen Container-Start in jeder Deployment-Region.
Testing & Observability
Pytest mit Fixtures, Parametrize und Factory-basierten Testdaten. Integrationstests gegen echte Datenbanken mit testcontainers. Strukturiertes Logging mit structlog, Distributed Tracing mit OpenTelemetry und Metriken exportiert zu Prometheus oder Datadog. Vollständiger Observability-Stack für Debugging von Produktionsproblemen in US- und EU-Deployments.
Why us
Why TBI for Python.
Schnelles Onboarding, tiefes Kontextverständnis
Unsere Python-Entwickler haben Produktionserfahrung mit FastAPI, Django, ML-Pipelines und Data Engineering. Sie prüfen Ihre Codebase, verstehen Ihre Architektur und öffnen ihren ersten PR innerhalb von 2–3 Tagen — keine monatelange Einarbeitung erforderlich.
KI-gestützte Entwicklung
Unsere Entwickler nutzen Cursor, Copilot und LLM-gestützte Tools für Code-Generierung, Docstring-Schreiben und Test-Scaffolding. Pythons dynamische Natur profitiert enorm von KI-Unterstützung — unsere Entwickler kombinieren KI-Geschwindigkeit mit Type-Hint-Disziplin für schnellere Lieferung ohne Qualitätseinbußen.
Zeitzonenüberschneidung mit DACH & EU
Mit Sitz in IST (UTC+5:30) überschneiden wir uns 4–6 Stunden mit MEZ und 3–4 Stunden mit US Eastern. Pipeline-Ausfälle werden getriaged, bevor Ihr Berlin-Data-Team den Tag beginnt. Modell-Trainingsergebnisse werden während gemeinsamer Stunden mit Ihrem New-York-ML-Team geprüft und iteriert.
DSGVO-konforme Datenverarbeitung
Python-Daten-Pipelines, die EU-Bürgerdaten verarbeiten, folgen DSGVO by Design — Datenanonymisierungs-Utilities, Consent-bewusste Verarbeitung und EU-Region-Speicherung. Wir schließen AVVs ab, deployen auf eu-central-1 oder eu-west-1 und implementieren Datenaufbewahrungsrichtlinien direkt im Pipeline-Code.
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FAQ
Common questions.
Was kostet es, einen dedizierten Python-Entwickler offshore zu engagieren?
Vollzeit-Python-Entwickler starten ab 4.500 €/Monat. Senior-Entwickler mit ML-, Data-Engineering- oder Async-API-Spezialisierung liegen bei 5.800–8.500 €/Monat. Ein Senior Python-Entwickler in Deutschland verdient 80.000–130.000 €/Jahr. Unser Modell liefert vergleichbare Expertise — inklusive ML- und Daten-Pipeline-Skills — bei 60–70 % geringeren Kosten mit derselben Arbeitszeit-Verfügbarkeit.
Wie schnell kann ein Python-Entwickler mit unserem Projekt beginnen?
2–3 Tage vom Vertrag bis zum ersten PR. Wir matchen Entwickler auf Ihr spezifisches Python-Ökosystem — Ihr Web-Framework, ML-Stack, Data-Tools und Deployment-Setup. Sie kommen mit geklontem Repo, installierten Dependencies und Verständnis Ihrer Architektur. Der erste Beitrag ist immer etwas Greifbares, keine Setup-Aufgabe.
Können Ihre Python-Entwickler sowohl ML-Engineering als auch Backend-API-Entwicklung übernehmen?
Ja — viele unserer Senior Python-Entwickler arbeiten in beiden Domänen. Sie bauen FastAPI-Services, die ML-Modell-Vorhersagen bereitstellen, entwerfen Feature-Pipelines, die in Trainings-Jobs fließen, und implementieren Monitoring für Modell-Performance in Produktion. Bei größeren Engagements können wir auch Spezialisten für eine Domäne bereitstellen.
Wie handhaben Sie DSGVO-Konformität in Python-Daten-Pipelines?
Auf Code-Ebene: Anonymisierungsfunktionen für PII-Felder, Consent-Flag-Checks vor der Verarbeitung und konfigurierbare Datenaufbewahrung in Pipeline-Orchestratoren. Auf Infrastruktur-Ebene: EU-Region-Compute und -Storage, verschlüsselte Daten at rest und in transit, Audit-Logging für Datenzugriff. Wir schließen AVVs ab und können vollständig innerhalb EU-Grenzen deployen.
Welche Zeitzonenüberschneidung haben Ihre Python-Entwickler mit US- und EU-Teams?
Unser Team arbeitet von IST (UTC+5:30) aus. Das bedeutet 4–6 Stunden Überschneidung mit MEZ — ideal für Nachmittags-Pairing-Sessions oder Sprint-Ceremonies mit europäischen Teams — und 3–4 Stunden mit US Eastern für Morning-Syncs. Daten-Pipeline-Monitoring läuft rund um die Uhr, mit Übergaben, die sicherstellen, dass Probleme innerhalb von Stunden, nicht Tagen, erkannt werden.
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Tell us what you need. We'll scope the engagement and match you with Python engineers in days.