30.04.2026 aktualisiert
teilweise verfügbar
info: Abends und am Wochenende verfügbar
Full-Stack Entwickler (75% Backend | 25% Frontend) | Python, Django, Javascript | AI Wrapper
Hanau, Deutschland
Nur Remote
Bachelor of Science (Wirtschaftsinformatik KIT)Skills
AI AgentsRAGGitHub ActionsTailwind CSSOpenAILangChainJavaScriptBash ShellUbuntuSaasDebian LinuxLinuxDjangoZahlungssystemeGitHub
Backend-fokussierter Fullstack Entwickler
Python · Django · SaaS · APIs · Datenplattformen · KI-Integrationen
Ich bin Freelance Python/Django Backend Developer mit Fokus auf produktionsnahe B2B-Webanwendungen, SaaS-Plattformen, APIs, Datenmodelle und externe Integrationen.
Ich unterstütze Unternehmen bei der Entwicklung und Weiterentwicklung von Backend-Systemen, REST-/GraphQL-APIs, PostgreSQL-Datenmodellen, internen Tools, Daten-Workflows und KI-gestützten Webanwendungen. Neben Backend-Entwicklung übernehme ich bei Bedarf auch Frontend-Anbindung, Deployment und Betrieb auf Linux-/Docker-Infrastruktur.
Tech Stack
Backend: Python, Django, Django REST Framework, FastAPI, Strawberry GraphQL
Datenbanken & Data: PostgreSQL, SQL, DGraph, InfluxDB, Pandas, NumPy
Frontend: JavaScript, HTML, CSS, Tailwind CSS, Bootstrap, Chart.js
Infrastructure: Docker, Linux, Nginx, Gunicorn, Git, GitHub Actions, CI/CD, DigitalOcean
Integrationen: Stripe, Mailgun, Twilio, Google APIs, LangChain, OpenAI, Grafana
Projekterfahrung
PIA Dental – KI-gestützte Jobplattform für Zahnarztpraxen
Entwicklung einer Plattform zur Erstellung und Veröffentlichung von Stellenanzeigen für Zahnarztpraxen.
Umsetzung von Backend, Frontend, Authentifizierung, Payment-Integration und Deployment
KI-gestützte Generierung von Jobtexten über LLM-/LangChain-Integration
Integration von Stripe, Mailgun und Google-Diensten
Technologien: Python, Django, Django REST Framework, PostgreSQL, Tailwind CSS, Docker, Stripe, Mailgun, Google Cloud
Agentino – KI-gestützter Telefon- und Lead-Assistent für Handwerksbetriebe
Entwicklung einer produktiven SaaS-Plattform für Lead-Erfassung, Vorqualifizierung und Terminlogik.
Entwicklung von Backend, Datenmodell, CRM-nahen Workflows und Admin-Oberflächen
Integration von Telefonie, E-Mail, Payment, Google Calendar und Adressvalidierung
Anbindung mobiler Apps für iOS und Android an das bestehende Django-Backend
Technologien: Python, Django, PostgreSQL, Tailwind CSS, Docker, Twilio, Mailgun, Stripe, Google Cloud, LangChain
ALD Vacuum Technologies – Backend-Entwicklung für industrielle Prozessdaten
Backend-Entwicklung im Maschinenbau- und Industrie-4.0-Umfeld.
Entwicklung von Backend- und Analysefunktionen für industrielle Prozess- und Batchdaten
Umsetzung statistischer Auswertungslogik mit Python, Pandas und NumPy
Arbeit mit Zeitreihendaten, Grafana-Visualisierung und produktiven Kundenprojekten
Mitwirkung an Backend-Architekturentscheidungen, REST-API-Strukturen und Datenbank-Stack-Weiterentwicklung
Technologien: Python, GraphQL, DGraph, PostgreSQL, InfluxDB, Pandas, NumPy, Grafana, FastAPI, Strawberry
Erfahrung
Berufserfahrung0 - 5 Jahre
Freelancer seit2023
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherSpanischGrundkenntnisseTürkischverhandlungssicherKurdischgut
Projekthistorie
Angestellt als Backendentwickler bei einem Machinbauunternehmen.
Tech-Stack: Python, Strawberry, Fast API, InfluxDB, GraphQL, DGraph, Grafana, Docker, Microservices
Vollständige Entwicklung der Jobplattform piadental.app | piadental.de
Tech Stack: Python Django, AI Wrapper mit Langchain, Javascript, Tailwind, PostgreSQL, Github Actions, Linux, Nginx, Gunicorn
+ Anbindung von diversen APIs: Google Maps, Google Recaptcha, Stripe, Mailgun
Entwicklung eines Algorithmus, der Forschungsdaten ohne vorherige Kenntnis von Dateityp oder Datenformat (ASCII-Daten) automatisch analysiert, strukturiert und clustert.
– eigener Cluster-Algorithmus inkl. Struktur-Erkennung
– Analyse von 10.000 random Zenodo-Datensätzen
– automatische Zuordnung zu Forschungsgruppen (Pattern-Clustering)
– Einsatz im Rahmen des Exzellenzclusters 3DMM2O
– Vorstellung auf den E-Science-Tagen (Universität Heidelberg)
Ergebnis: vollautomatische Typ-/Strukturerkennung großer, heterogener Datensätze.
Mehr dazu auf meinem LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mendax23/