779 Stellenangebote und Jobs Data Scientist

Ein Überblick über TOP-Stellenangebote für Data Scientists (m/w/d)

Data Scientists sind gefragte Spezialisten, und zahlreiche Arbeitgeber suchen aktiv nach Talenten in diesem Bereich. Die derzeit ausgeschriebenen Stellenangebote bieten eine gute Möglichkeit, Einblicke in die Anforderungen, Aufgaben, Benefits und Arbeitsorte zu gewinnen. Der folgende Überblick verdeutlicht die Bandbreite der Möglichkeiten, die sich als Data Scientist bieten.

Typische Anforderungen an Data Scientists

Die Anforderungen an Data Scientists variieren, beinhalten jedoch häufig die folgenden Qualifikationen und Fähigkeiten:

• Berufserfahrung: Mindestens 2-6 Jahre in der Data Science, häufig auch in spezialisierten Bereichen wie KI, Machine Learning oder MLOps.
• Technische Kenntnisse:
  • Fundierte Programmierkenntnisse in Python, SQL und relevanten Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder scikit-learn.
  • Erfahrung mit Cloud-Diensten (z.B. AWS, Azure, Google Cloud) und Containertechnologien wie Docker oder Kubernetes.
  • Kenntnisse in Datenbank- und Datenpipelinetechnologien sowie Big-Data-Frameworks (Spark, Hadoop).
• Ausbildung: Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Physik, Data Science oder verwandten Bereichen.
• Soft Skills:
  • Analytisches Denken und Kommunikationsstärke.
  • Eigeninitiative und Teamfähigkeit.
  • Fähigkeiten, komplexe Daten-Insights verständlich zu präsentieren.
• Sprachkenntnisse: Häufig Deutsch (mindestens C1) und Englisch fließend.

Bandbreite der Aufgabenbereiche für Data Scientists

Zu den typischen Aufgaben als Data Scientist zählen:

• Entwicklung und Implementierung von Modellen:
  • Machine Learning-Modelle zur Prognose, Klassifikation und Optimierung.
  • Entwicklung von KI-gestützten Lösungen, einschließlich Anomalieerkennung und Large Language Models (LLMs).
• Datenanalyse:
  • Analyse großer Datenmengen, Data Cleaning und Feature Engineering.
  • Entwicklung und Optimierung von datengetriebenen Strategien.
• Projektarbeit:
  • Aufbau und Pflege von Dateninfrastrukturen und Pipelines.
  • Erstellung von Dashboards und Berichten für Stakeholder.
  • Leitung von Projekten inklusive der Koordination von interdisziplinären Teams.
• Integration und Automatisierung:
  • Deployment von KI-Modellen in produktiven Umgebungen.
  • Automatisierung der Datenverarbeitung und Datenanalyse.
  • Integration von generativen KI-Lösungen und NLP-Anwendungen.

Von Arbeitgebern gewährte Benefits

Data Scientists profitieren oft von attraktiven Zusatzleistungen. Dazu zählen:

• Finanzielle Vorteile:
  • Attraktive Gehaltspakete, Urlaubs- und Weihnachtsgeld sowie Zuschüsse, z.B. für Betriebsrenten oder vermögenswirksame Leistungen.
• Flexibles Arbeiten:
  • Homeoffice, flexible Arbeitszeiten und Modelle wie Teilzeit oder Gleitzeit.
• Weiterbildung und Entwicklung:
  • Individuelle Weiterbildungsbudgets und Teilnahme an Fachkonferenzen.
• Arbeitsumfeld:
  • Moderne Büroausstattung, Sport- und Freizeitangebote (z.B. Fitnessstudios und Bike-Leasing).
  • Firmenveranstaltungen und kostenfreie Verpflegung.
• Sonderleistungen:
  • Private Unfallversicherungen, Zuschüsse für ÖPNV-Tickets oder Kinderbetreuung.

Arbeitsorte für Data Scientists

Viele Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz suchen Data Scientists. Die häufigsten Arbeitsorte sind:

• Deutschland: Berlin, München, Hamburg, Stuttgart, Karlsruhe, Erfurt, Pforzheim, Weeze.
• Österreich: Wien, Wels, Linz, Salzburg.
• Schweiz: Zürich.

Gehaltsinformationen für Data Scientists

Gehaltsangaben variieren stark je nach Standort, Anforderungen und Erfahrung:

• Einstiegsgehälter: €45.000 – €60.000 pro Jahr.
• Erfahrungsabhängige Gehälter: bis zu €4.862,95 pro Monat (in Österreich laut IT-Kollektivvertrag mit Überzahlungsbereitschaft).
• Senior-Level-Positionen: deutlich über €60.000 jährlich, oft auch Zusatzboni.

Bewerbungstipps und Gehaltsverhandlungsstrategien

Bewerbungstipps

• Individuelles Anschreiben: Verdeutlichen Sie Ihre Eignung z.B. „Als erfahrener Data Scientist habe ich erfolgreich datengetriebene Strategien implementiert…“.
• Lebenslauf optimieren: Heben Sie praktische Erfahrung mit Python, SQL, Machine Learning-Modellen, und Cloud-Diensten hervor.
• Soft Skills präsentieren: Zeigen Sie Beispiele für Teamarbeit, Problemlösungen und Präsentation von Insights.

Gehaltsverhandlungsstrategien

1. Marktrecherche:
   • Nutzen Sie Plattformen wie lohnspiegel.de und entgeltatlas.de, um regionale Gehaltsunterschiede in Erfahrung zu bringen.
2. Klare Argumente:
   • Betonen Sie, wie Ihre Erfahrung und Fähigkeiten im Bereich Machine Learning und Datenanalyse Mehrwert schaffen.
3. Zusatzleistungen berücksichtigen:
   • Verhandeln Sie Benefits wie flexible Arbeitszeiten, Homeoffice oder Weiterbildungsmöglichkeiten.
4. Flexibilität und Gehaltspaket:
   • Denken Sie in Gesamtpaketen und wägen Sie finanzielle Gehaltsbestandteile gegen Zusatzleistungen ab.

Dieser Überblick unterstützt sowohl Einsteiger als auch erfahrene Data Scientists, gezielt die richtigen Stellenangebote zu identifizieren und erfolgreich den nächsten Karriereschritt zu planen. Nutzen Sie die Tipps, um Ihre Bewerbung strategisch zu optimieren und Ihre Karrierechancen zu maximieren.