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Leuchtturmprojekt · GovTech
India Post – Beschwerdesystem

Landesweit in Indien, vergeben über GeM (Nov. 2025).

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Leuchtturmprojekt · GovTech
India Post – Beschwerdesystem

Landesweit in Indien, vergeben über GeM (Nov. 2025).

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Globale Präsenz
Indien · Belgien · Großbritannien

Drei Standorte, drei Zeitzonen.

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Python-Entwickler für Backend-, Daten- und KI-Teams.

Ergänzen Sie Ihr Team um Senior-Python-Engineers, die Django- und FastAPI-Services, Datenpipelines und LLM-gestützte Funktionen bauen – in Ihrer Codebasis und Ihren Sprints, in wenigen Tagen eingearbeitet.

Kunden

  • Cushman & Wakefield
  • Pacific Group
  • DLF Group
  • Barbeque Nation
  • The Coffee Bean & Tea Leaf

Ausgewählte Projekte

Eine Auswahl der Software, die Mindrops für Kunden konzipiert und entwickelt hat.

KI · ML

KI-basierte Produktentwicklung

Mindrops baute in Python vier ML-Produkte für den Produktivbetrieb: Predictive Maintenance, Körpervermessung per Computer Vision, Multi-Channel-Attribution und Personalprognosen mit Deep Learning.

25 % geringere Wartungskosten, 20 % weniger Retouren, 15 % mehr Umsatz und 90 % bessere Prognosegenauigkeit bei den jeweiligen Kunden.

Postfilialen insgesamt165.000Das größte Postnetz der Welt

Behörden · GovTech

India Post – Beschwerdemanagement

Eine KI-automatisierte Plattform auf Basis von LazyMonkey von Mindrops, die jede Beschwerde kategorisiert, priorisiert, weiterleitet und automatisch beantwortet – mit einem SLA-überwachten Vorgang für zentrale und regionale Teams.

Vergeben über GeM (Nov. 2025): Die Plattform sortiert täglich Tausende Beschwerden automatisch vor – für ein Netz von über 150.000 Postfilialen.

Cafés in Indien50+Filialen in ganz Indien, unterstützt von den Systemen, die wir gebaut habenSeit 1963

KI · Gastronomie

BeanBot – The Coffee Bean & Tea Leaf

Ein einbettbarer KI-Chat-Assistent auf Basis von Live-Katalog- und Filialdaten, mit „Order Now“-Aktion bei jedem Produkt und einer No-Code-Admin-Konsole für Inhalte und Preise.

Live in über 50 Filialen in Indien, mit rund 10.000 Gesprächen im Monat und etwa 50 Bestellungen pro Tag.

Was Python-Entwickler bauen

Über Mindrops verstärken Sie Ihr Team mit Senior-Python-Engineers für Backend-Services in Django oder FastAPI, Datenverarbeitung mit Pandas und Celery sowie KI-Funktionen auf Basis von OpenAI und anderen LLMs. Sie interviewen eine Shortlist, die innerhalb von etwa 48 Stunden vorliegt, die Einarbeitung dauert wenige Tage, und Code und IP gehören Ihnen.

Django- & FastAPI-Services

Backends, Admin-Tools und asynchrone APIs mit typisierten Request-Modellen, Authentifizierung und Tests.

LLM- & KI-Funktionen

Retrieval-Augmented Generation, strukturierte Extraktion und Assistenten auf Basis von OpenAI und anderen LLMs, mit menschlicher Prüfung, wo Genauigkeit zählt.

Datenpipelines

Datenaufnahme, Transformation und Validierung mit Pandas und SQL – zeitgesteuert und mit automatischen Wiederholungen über Celery-Worker.

Machine Learning in Produktion

Trainierte Modelle, bereitgestellt über APIs, versioniert und im Live-Betrieb überwacht.

Dokumentenverarbeitung

OCR plus LLM-Extraktion für Rechnungen, Belege und Formulare – der Ansatz hinter Caelum AI, dem eigenen Produkt von Mindrops.

Integrationen & Automatisierung

Services, die Daten zeitgesteuert zwischen APIs, Datenbanken und Excel-Dateien bewegen – mit prüfbaren Logs.

Teams, die Python-Entwickler einstellen

Teams, die KI in ein Produkt bringen

Produktteams, die Retrieval-Augmented Search, Dokumentenextraktion oder einen LLM-Assistenten in eine bestehende Anwendung integrieren wollen.

Datenintensive Abläufe

Unternehmen, deren Reporting, Abgleiche oder Importe auf fragilen Skripten laufen und die echte Pipelines mit Zeitsteuerung und Validierung brauchen.

Django- und FastAPI-Produkt-Backends

Unternehmen mit einem Python-Backend, das neue Funktionen, Endpunkte oder Performance-Optimierung durch erfahrene Engineers braucht.

Data-Science-Teams ohne Engineering-Kapazität

Teams, deren Modelle in Notebooks funktionieren, die aber Engineers brauchen, die sie paketieren, in Produktion bereitstellen und überwachen.

Warum Python-Entwickler von Mindrops

KI im Produktivbetrieb – in Python gebaut
Mindrops hat vier produktive KI-Produkte in Python gebaut und ausgeliefert, darunter Predictive Maintenance und Bedarfsprognosen, mit TensorFlow, Keras und PyTorch.
LLM-Erfahrung aus ausgelieferten Systemen
Unsere LLM-Erfahrung stammt aus Produkten im Einsatz, etwa der Dokumenten-Engine Caelum AI und einer KI-gestützten Rechnungserfassung mit Human-in-the-Loop-Prüfung für einen Kunden.
Daten und KI als Alltag
Unsere Python-Entwickler kommen aus einem Unternehmen, das auch Projekte in den Bereichen Data-Engineering und generative KI umsetzt – Pipeline- und Modellfragen sind vertrautes Terrain.
Sorgfältig mit Ihren Daten
NDAs, Least-Privilege-Zugriff auf Datensätze und ein sicherer SDLC gelten ab dem ersten Tag – wichtig, wenn Engineers mit Kunden- oder Finanzdaten arbeiten.
Python-Kompetenzen und Tooling
Kernkompetenzen Python
Python · Django · FastAPI · Flask · REST
Ökosystem & Tooling
PostgreSQL · Pandas · Celery · OpenAI / LLMs

Kundenbewertungen

Verstärkung für Software und Cloud

Ein Mindrops-Team, das gemeinsam mit den eigenen Entwicklern des Kunden an Softwareentwicklung und Cloud-Projekten arbeitet – als verlässliche zusätzliche Kapazität.

Aus der Kundenbewertung

“Mindrops hat komplexe Anforderungen mühelos umgesetzt und während des gesamten Projekts echten Mehrwert geliefert.”
Harsh BihaniLeiter Technologie, Qzaark IndiaVollständige Bewertung auf SortlistAus der englischen Originalbewertung übersetzt.

Fintech-Kreditplattform

Kunden-App, Partner-App und Admin-Panel aus einer Hand, mit KYC, CIBIL-Bonitätsprüfung und automatisierter Kreditfreigabe.

Aus der Kundenbewertung

“Fintech-Projekte haben viele Ebenen, und es war gut, mit einem Team zu arbeiten, das die Seite von Krediten und Kreditvergabe verstand.”
Shyam AryaDirector, Insto Fin Private LimitedVollständige Bewertung auf SortlistAus der englischen Originalbewertung übersetzt.

Ökosystem für Essenslieferung

Apps für Kunden, Restaurantpartner und Fahrer, ein Admin-Panel und eine Marketing-Website für einen rein vegetarischen Lieferdienst, von Grund auf entwickelt.

Aus der Kundenbewertung

“Kunden-App, Restaurant-App und Fahrer-App wirken wie Teile desselben Ökosystems – nicht wie getrennt gebaut und später zusammengesetzt.”
Jatin AggrawalMitgründer, Vezito Private Ltd.Vollständige Bewertung auf SortlistAus der englischen Originalbewertung übersetzt.

Marktplatz für Haustierservices

Eine Plattform, die verstreute Tools für Tierfutterbestellungen, Gassiservice-Buchungen, Tierarzt-Beratungen und Vermittlungsanzeigen ersetzt – mit Kundenfunktionen und einem Backend für die Anbieterverwaltung.

Aus der Kundenbewertung

“Am meisten überzeugte die Anbieter- und Admin-Verwaltung, denn sie musste Gassigeher, Trainer, Cafés und Diagnoselabore in einem einheitlichen System abbilden.”
Vikas ShokeenDirector, Petinfy (JAVI Services LLP)Vollständige Bewertung auf SortlistAus der englischen Originalbewertung übersetzt.

Plattform für Lagerprozesse

Eine mobile App und ein Web-Adminbereich verbinden Materialerfassung, Standortkosten und Berichte über mehrere Lagerstandorte.

Aus der Kundenbewertung

“Ein Reporting, das früher einen ganzen Tag Tabellenarbeit kostete, ist jetzt ein gefilterter Download aus dem Adminbereich.”
Amit AgarwalDirector, Footprint WarehousingVollständige Bewertung auf ClutchAus der englischen Originalbewertung übersetzt.

Recruiting und Bewerberverwaltung

Eine Recruiting-Plattform mit Registrierung, Bewerbungen, Zulassungsbescheinigungen und einem zentralen Verwaltungsdashboard.

Aus der Kundenbewertung

“Sie haben die Plattform für hohen gleichzeitigen Zugriff während aktiver Rekrutierungsphasen ausgelegt – das war für uns entscheidend.”
AnujDirector, NIA Aviation Services Pvt. Ltd.Vollständige Bewertung auf GoodFirmsAus der englischen Originalbewertung übersetzt.

Weitere Kundenbewertungen

So funktioniert die Einstellung von Python-Entwicklern

  1. 01 – Briefing

    Python-Arbeit eingrenzen

    Wir erfassen, ob die Rolle auf Backend, Daten oder KI ausgerichtet ist, dazu Frameworks, Bibliotheken, Seniorität und Zusammenarbeitsmodell.

  2. 02 – Shortlist

    Passende Kandidaten kennenlernen

    Innerhalb von rund 48 Stunden erhalten Sie geprüfte Python-Engineers mit passender Erfahrung: Django oder FastAPI, Pipelines oder LLM-Arbeit.

  3. 03 – Onboarding

    Begrenzter Datenzugriff

    Nach Ihrem Interview und Ihrer Auswahl steigt der Engineer innerhalb weniger Tage in Repository und Sprints ein, mit Zugriff auf Daten und Umgebungen nach dem Least-Privilege-Prinzip.

  4. 04 – Skalieren

    Kapazität an die Roadmap anpassen

    Zusätzliche Engineers für eine Datenmigration oder KI-Funktion – nach dem Go-live von Monat zu Monat wieder reduzieren.

Häufige Fragen

Welche Arbeit übernehmen Ihre Python-Entwickler?
Drei Hauptbereiche: Backend-Services in Django, FastAPI oder Flask; Datenpipelines mit Pandas, SQL und Celery; und KI-Funktionen auf OpenAI und anderen LLMs. Nennen Sie uns den Schwerpunkt, und die Shortlist spiegelt ihn wider.
Kann ein Python-Entwickler LLM-Funktionen in unser bestehendes Produkt einbauen?
Ja. Typisch sind Retrieval-Augmented Search über Ihre Dokumente, strukturierte Datenextraktion und Assistenten, integriert in Ihre Anwendung mit menschlicher Prüfung, wo Genauigkeit zählt.
Haben Ihre Python-Entwickler Erfahrung mit Machine Learning in Produktion?
Mindrops hat produktives Machine Learning in Python ausgeliefert, darunter Predictive Maintenance und Bedarfsprognosen; siehe die Case Study zu KI-Produkten. Die Erfahrungstiefe unterscheidet sich je nach Engineer – nennen Sie daher das gewünschte Niveau im Briefing.
Wie bald kann ein Python-Entwickler starten?
Die meisten Kunden erhalten innerhalb von etwa 48 Stunden eine Shortlist und arbeiten den ausgewählten Engineer in wenigen Tagen ein – nachdem sie die Kandidaten selbst interviewt haben.
Wie können wir Python-Entwickler beauftragen?
Als einzelne Engineers in Ihrem Team (Staff Augmentation), als Teil eines dedizierten Teams oder zum Festpreis bzw. nach Time & Material für klar umrissene Arbeit. Siehe Zusammenarbeitsmodelle.
Wem gehören Code, Pipelines und Modelle?
Ihnen. Quellcode, Pipelines, Modelle, Dokumentation und alles weitere für Sie geschaffene IP gehören Ihnen.

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Sagen Sie uns, ob die Rolle auf Backend, Daten oder KI ausgerichtet ist, welche Frameworks Sie nutzen und welche Seniorität Sie brauchen. Wir antworten innerhalb eines Werktags.

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