Python Entwickler Frankfurt | Backend & API Entwicklung

25+ Jahre Python

Ich habe mit Python programmiert, bevor es in Mode kam. Über zwei Jahrzehnte habe ich Labor-Informationssysteme, RESTful-Services für Rechenzentrumsbetrieb, SAP-Integrationstools und unzählige Automatisierungsskripte entwickelt, die noch heute in Produktion laufen.

Was ich mitbringe, ist nicht nur Python-Syntax—es ist architektonisches Urteilsvermögen darüber, wie man Anwendungen strukturiert, die Teams über Jahre pflegen und erweitern können.

Was ich liefere

REST-API-Entwicklung

Produktionsreife APIs mit FastAPI oder Flask. OpenAPI-Spezifikation, korrekte Fehlerbehandlung, Authentifizierungs-Integration und umfassende Testabdeckung. Entworfen für die Entwickler, die sie nutzen werden.

Backend-Services

Anwendungs-Backends, die sich mit Datenbanken, Message-Queues und externen Systemen integrieren. SQLAlchemy für ORM-Anforderungen, async wo es wichtig ist, synchron wo es einfacher ist.

Automatisierungs- & Integrations-Tools

Kommandozeilen-Tools, geplante Jobs und Integrationsskripte. Die unspektakuläre aber essentielle Software, die den Betrieb am Laufen hält. Gebaut für Zuverlässigkeit und Wartbarkeit durch Operations-Teams.

Datenverarbeitungs-Anwendungen

ETL-Pipelines, Datentransformation und Analyse-Tools. Pandas, DuckDB und Prefect für Orchestrierung. Jupyter Notebooks für Exploration, Produktionscode für Deployment.

Legacy-Modernisierung

Bewertung und Refactoring bestehender Python-Codebases. Migration von Python 2, Framework-Upgrades, Dependency-Management-Bereinigung und Einführung von Tests wo keine existierten.

Architektur-Prinzipien

Ich folge Clean Code, SOLID-Prinzipien und Domain-Driven Design wo die Problemdomäne es rechtfertigt. Pragmatische Anwendung von Patterns—keine Architektur-Astronautik.

Test-Driven Development beim Aufbau von Kern-Geschäftslogik. Type Hints für Wartbarkeit. Automatisiertes Linting und Formatierung in CI-Pipelines.

Typische Projekte

• Interne REST-APIs, die komplexe Infrastruktur-Operationen abstrahieren
• Automatisierungstools, die Ansible, VMware und Konfigurationsdatenbanken integrieren
• Data-Pipelines, die Infrastrukturinformationen über Systeme hinweg synchronisieren
• Desktop-Anwendungen mit PySide/Qt für Operations-Teams
• Reporting-Dashboards mit Streamlit oder Dash

Kontext

Meine Python-Arbeit dient typischerweise Infrastruktur- und Operations-Zielen—nicht Web-Startups. Ich baue die Tools, die Rechenzentren und Enterprise-IT besser funktionieren lassen.