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.
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.
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.
01
Django- & FastAPI-Services
Backends, Admin-Tools und asynchrone APIs mit typisierten Request-Modellen, Authentifizierung und Tests.
02
LLM- & KI-Funktionen
Retrieval-Augmented Generation, strukturierte Extraktion und Assistenten auf Basis von OpenAI und anderen LLMs, mit menschlicher Prüfung, wo Genauigkeit zählt.
03
Datenpipelines
Datenaufnahme, Transformation und Validierung mit Pandas und SQL – zeitgesteuert und mit automatischen Wiederholungen über Celery-Worker.
04
Machine Learning in Produktion
Trainierte Modelle, bereitgestellt über APIs, versioniert und im Live-Betrieb überwacht.
05
Dokumentenverarbeitung
OCR plus LLM-Extraktion für Rechnungen, Belege und Formulare – der Ansatz hinter Caelum AI, dem eigenen Produkt von Mindrops.
06
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.”
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.”
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.”
So funktioniert die Einstellung von Python-Entwicklern
01 – Briefing
Python-Arbeit eingrenzen
Wir erfassen, ob die Rolle auf Backend, Daten oder KI ausgerichtet ist, dazu Frameworks, Bibliotheken, Seniorität und Zusammenarbeitsmodell.
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.
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.
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.
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.
Kontakt
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.