Backend
Python
Python-ingenjörer för AI, API:er & datapipelines.
Produktionsklar Python-utveckling inom machine learning, API-utveckling och datainfrastruktur. Våra utvecklare bygger FastAPI-tjänster, orkestrerar ML-pipelines och utvecklar ETL-system som processar miljontals poster dagligen. Vi levererar till data- och ingenjörsteam i USA, Tyskland, Nederländerna, Storbritannien och Skandinavien, med 4–6 timmars daglig CET-överlappning och fullt GDPR-kompatibel datahantering.
Use Cases
What we build with Python.
Machine learning-pipelines
End-to-end ML-flöden med scikit-learn, PyTorch eller Hugging Face — från feature engineering och modellträning till serving av prediktioner via REST eller gRPC. Modellversionering med MLflow, experimenttracking och automatiserad omskolning. Byggt ML-system för healthtech-bolag i München, prediktiva analysplattformar i New York och rekommendationsmotorer för e-handelsvarumärken i Amsterdam. Erfarenhet från Göteborgs AI-scen.
FastAPI-mikrotjänster
Högpresterande async API:er med FastAPI, Pydantic-validering och auto-genererade OpenAPI-dokumentationer. Dependency injection, middleware-kedjor och bakgrundstask workers — allt type-hinted och testbart. Levererat mikrotjänstarkitekturer för logistikplattformar i Rotterdam, fintech API:er i London och B2B SaaS-backends över den amerikanska marknaden.
Data engineering & ETL
Robusta datapipelines med Apache Airflow, Dagster eller Prefect som orkestrerar extraktion från API:er, databaser och filsystem. Transformationslager med Pandas, Polars eller dbt, laddning till Snowflake, BigQuery eller Redshift. Byggt pipelines som processar 50M+ poster dagligen för analysbolag i Berlin och dataplattformar i Chicago.
LLM-integration & AI-agenter
OpenAI-, Anthropic- och open-source LLM-integration i produktionsapplikationer. RAG-pipelines med vektordatabaser, prompt engineering, function calling och agent-ramverk som LangChain eller anpassade orkestratorer. Driftsatt AI-drivna produkter för legal tech i Frankfurt, kundsupportautomation i Stockholm och innehållsplattformar över USA.
Vetenskaplig beräkning & simulering
NumPy, SciPy och anpassade numeriska solvers för computational finance, biostatistik och ingenjörssimulering. Jupyter-baserade forskningsmiljöer som övergår till produktionskod med korrekt paketering och testning. Levererat till kvantitativa team i Zürich, forskningsgrupper i Cambridge och ingenjörsfirmor i Houston.
Automatisering & skriptinfrastruktur
Python-driven automatisering för DevOps, datainsamling och affärsprocessflöden. Web scrapers med Playwright och Scrapy, schemalagda jobb med Celery och Slack/Teams-integrationer för alerting. Byggt automationssuiten för operationsteam i Madrid, marknadsföringsbyråer i Paris och infrastrukturteam längs USA:s östkust. Erfarenhet från Malmös SaaS-bolag.
Expertise
How we work with Python.
Async Python & högpresterande API:er
Vi bygger på asyncio, uvicorn och ASGI-middleware för att hantera tusentals samtidiga anslutningar. Connection pooling med asyncpg, bakgrundstask-köer och strukturerade concurrency-mönster. Profilering med py-spy och minnesanalys med memray för att eliminera flaskhalsar i produktionsarbetsbelastningar.
ML-engineering & modell-serving
Bortom träningsnotebooks — vi produktionssätter modeller med korrekta feature stores, modellregistrar och serving-infrastruktur. ONNX Runtime eller TorchServe för inference, A/B-testramverk för modelljämförelse och övervakning för drift-detektering. EU-driftsatt modell-serving med datahemvist-garantier när det krävs.
Typsäker Python med Pydantic
Strikta type hints tillämpade av mypy eller pyright över hela kodbasen. Pydantic-modeller för validering vid varje gräns — API-input, konfiguration, databasrader och externa tjänstesvar. Settings-hantering med pydantic-settings för miljöspecifik konfiguration över utveckling, staging och EU-produktionsmiljöer.
Paketering & beroendehantering
Moderna Python-verktyg med uv eller Poetry för beroendelösning, virtuella miljöer och lockfiler. Monorepo-stöd med namespace-paket och editable installs. Docker-images optimerade med multi-stage builds och layer caching — smala produktionsimages under 200MB för snabb container-start i vilken driftsättningsregion som helst.
Testning & observability
Pytest med fixtures, parametrize och factory-baserad testdata. Integrationstester mot riktiga databaser med testcontainers. Strukturerad loggning med structlog, distribuerad tracing med OpenTelemetry och metrics exporterade till Prometheus eller Datadog. Full observability-stack för felsökning av produktionsproblem över USA- och EU-driftsättningar.
Why us
Why TBI for Python.
Snabb onboarding, djup kontext
Våra Python-ingenjörer har produktionserfarenhet av FastAPI, Django, ML-pipelines och data engineering. De granskar er kodbas, förstår er arkitektur och öppnar sin första PR inom 2–3 dagar — inga månader av handhållning krävs.
AI-förstärkt utveckling
Våra ingenjörer använder Cursor, Copilot och LLM-drivna verktyg för kodgenerering, docstring-skrivning och test-scaffolding. Pythons dynamiska natur gynnas enormt av AI-assistans — våra utvecklare parar AI-hastighet med type-hint-disciplin för snabbare leverans utan att offra kodkvalitet.
Tidszonsöverlappning med USA & EU
Vi arbetar från IST (UTC+5:30) med 4–6 timmars överlappning med CET och 3–4 timmar med US Eastern. Pipeline-fel triageas innan ert Berlin-data-team startar sin dag. Modellträningsresultat granskas och itereras under delade timmar med ert New York ML-team.
GDPR-kompatibel datahantering
Python-datapipelines som hanterar EU-medborgardata följer GDPR by design — dataanonymiseringsverktyg, samtyckesmedveten processering och EU-regionslagring. Vi tecknar DPA:er, driftsätter till eu-central-1 eller eu-west-1 och implementerar datalagringspolicyer direkt i pipeline-kod.
Related
Our Python teams often ship with.
FAQ
Common questions.
Vad kostar det att anlita en dedikerad Python-utvecklare offshore?
Heltids Python-ingenjörer börjar på cirka 4 500 EUR/månad. Seniora ingenjörer med ML-, data engineering- eller async API-specialisering ligger på 5 500–8 500 EUR/månad. En senior Python-utvecklare i Sverige kostar 700 000–1 000 000 SEK/år; vår modell levererar motsvarande expertis — inklusive ML- och datapipeline-kompetens — till 60–70 % lägre kostnad med samma arbetstids-tillgänglighet.
Hur snabbt kan en Python-utvecklare börja arbeta på vårt projekt?
2–3 dagar från kontrakt till första PR. Vi matchar utvecklare mot er specifika Python-ekosystem — ert webbramverk, ML-stack, dataverktyg och driftsättningssetup. De kommer med er repo klonad, beroenden installerade och en förståelse för er arkitektur. Det första bidraget är alltid något konkret, inte en setup-uppgift.
Kan era Python-utvecklare hantera både ML-engineering och backend API-utveckling?
Ja — många av våra seniora Python-ingenjörer arbetar över båda domänerna. De bygger FastAPI-tjänster som serverar ML-modellprediktioner, designar feature-pipelines som matar träningsjobb och implementerar övervakning för modellprestanda i produktion. För större uppdrag kan vi även tillhandahålla specialister fokuserade på en domän.
Hur hanterar ni GDPR-efterlevnad i Python-datapipelines?
På kodnivå: anonymiseringsfunktioner för PII-fält, samtyckesflagga-kontroller före processering och konfigurerbar datalagring i pipeline-orkestratorer. På infrastrukturnivå: EU-regions compute och storage, krypterad data i vila och under överföring samt audit-loggning för dataåtkomst. Vi tecknar DPA:er och kan driftsätta helt inom EU-gränser.
Vilken tidszonsöverlappning har era Python-ingenjörer med USA- och EU-team?
Vårt team arbetar från IST (UTC+5:30). Det innebär 4–6 timmars överlappning med CET — idealt för eftermiddags parprogrammering eller sprint-ceremonier med europeiska team — och 3–4 timmar med US Eastern för morgonsyncar. Datapipeline-övervakning sker dygnet runt, med handoffs som säkerställer att problem fångas inom timmar, inte dagar.
Ready to scale your
Python team?
Tell us what you need. We'll scope the engagement and match you with Python engineers in days.