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43 Data Scientist Jobs
Data Scientist (m/f/d) At Drei, Data Science is not only about building models — it is about turning large-scale data into real business impact. As part of our Big Data Team, you…
Wir bieten dir die Möglichkeit, in einem neuen Projekt und in einem ambitionierten Umfeld wirklich etwas zu bewegen. Als berufserfahrener GenAI Architect entwickelst du…
SoftwareentwicklungSystem- & NetzwerkadministrationAI & Machine LearningWir bieten dir die Möglichkeit, in einem neuen Projekt und in einem ambitionierten Umfeld wirklich etwas zu bewegen. Als berufserfahrener GenAI Architect identifizierst du…
SoftwareentwicklungSystem- & NetzwerkadministrationAI & Machine LearningTätigkeiten Unsere Kundenklientel ist im Umbruch und gestaltet mit uns aktiv die Transformation der Energiewirtschaft. Daraus ergeben sich vielfältige Themenbereiche, in die Du…
requirements and deliver insights Communicate complex technical concepts clearly to both technical and non-technical stakeholders Required Qualifications Master’s or Ph.D. in Data…
requirements into functional concepts as a basis for technical implementation. You will act as a key player to drive business process improvements as well as support one of our…
Data Scientist / ML Engineer (m/w/d) in Vollzeit/Hybrid bei Frankstahl in Guntramsdorf oder Wien.
Vollzeitstelle als AI Transformation Engineer bei Binderholz in Fügen mit Entwicklung einer unternehmensweiten KI-Strategie, Umsetzung von KI-Projekten, ML-Modellen,…
Profile Strong knowledge of Machine Learning, AI, and LLM-based architectures. Experience in data science workflows (data preparation, training, evaluation, deployment). Strong…
Tätigkeiten, bearbeitest Angebote und unterstützt die Sales Manager bei der Kundenbetreuung Qualifikationen Dein Profil Qualifikationen: Du hast eine abgeschlossene… €…
Profile We are looking for candidates with strong skills in data science and/or geospatial data handling and an interest in Earth sciences applications. Applicants must have: A…
Vollzeitstelle als AI Research Engineer bei Therefore Corporation mit Fokus auf AI/ML, LLMs, Prompting, Document Processing/OCR, Use-Case-Entwicklung, Prototyping und…
requirements and are excited about the field, we strongly encourage you to apply! The Essentials Mindset: You enjoy team brainstorming just as much as deep, focused independent…
DU WILLST DIE DIGITALE WELT EROBERN? FÜR DICH MACHEN WIR UNS STARK! WWW.PREFA.AT/JOBS • Abwechslungsreicher Einblick in das Online Marketing einer internationalen Unternehmens-…
Anforderungen verändern. Mit Angeboten wie heycare unterstützen wir dich auch ganz konkret im Alltag, wie etwa bei der Betreuung von Kindern, älteren Angehörigen oder Haustieren.…
Profile Strong knowledge of Machine Learning, AI, and LLM-based architectures. Experience in data science workflows (data preparation, training, evaluation, deployment). Strong…
Aufgaben Aus Rohdaten entwickelst Du aussagekräftige Analysen, bereitest diese zielgruppengerecht auf und lieferst fundierte Entscheidungsgrundlagen für Marketing, Sales und…
€ 4.000Wiener NeudorfVollzeitDatenbanken & Data WarehouseMathematik & StatistikBusiness IntelligenceAls führende Kraft in der Welt des legalen Glücksspiels in Österreich ist es unsere Mission, leidenschaftliche Hingabe für Mensch, Spiel und Umwelt zu beweisen. Wir entwickeln unsere Glücksspielprodukte (wie etwa Lotto, …
Sport, FreizeitAufgabengebiet Du entwickelst die Lakehouse-Plattform auf Azure/Databricks weiter und schaffst damit die Basis für alle datengetriebenen Entscheidungen im Unternehmen Du baust wiederverwendbare Infrastructure-as-Code-Mod …
PersonaldienstleistungAkademische Fachkraft Data Science für Lehre und Forschungsaufgaben an der USTP in St. Pölten.
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Data Scientists holen aus Daten heraus, was Entscheidungen wirklich trägt. Klingt abstrakt? Im Alltag heißt das: Rohdaten aus Sensoren, Produktionslinien oder Kundensystemen aufbereiten, Muster erkennen, Modelle bauen, die morgen belastbar prognostizieren, was heute noch unklar ist. Zwischen SQL-Abfrage und Präsentation vor dem Management liegen manchmal Welten – und genau diese Spannweite macht den Beruf aus. Sie schreiben Code, Sie hinterfragen Annahmen, Sie erklären einem Ingenieur, warum sein Bauchgefühl diesmal danebenlag. Diplomatisch, versteht sich.
Der Einstieg führt selten über einen einzigen Weg. Klassisch sind Studienrichtungen wie Statistik, Mathematik, Informatik oder Physik, häufig ergänzt durch einen technischen Schwerpunkt. Aber auch Quereinsteiger:innen aus der Ingenieurwissenschaft finden ihren Platz, wenn sie das methodische Rüstzeug nachschärfen. Und dann gibt es noch die, die als Data Analyst begonnen haben und Schritt für Schritt in die Modellierung hineingewachsen sind.
Was auf dem Tisch liegen sollte
Solide Kenntnisse in Python oder R gelten als Grundlage, dazu ein Gespür für Statistik, das über auswendig gelernte Formeln hinausreicht. Machine-Learning-Frameworks, der Umgang mit großen, unsauberen Datenmengen, Cloud-Umgebungen – Vieles davon lernen Sie ohnehin erst im Projekt richtig. Wichtiger, als jedes Tool zu beherrschen: verstehen, welche Frage die Daten eigentlich beantworten sollen. Kommunikationsstärke gehört untrennbar dazu, weil das beste Modell nichts wert ist, wenn niemand seine Ergebnisse einordnen kann.
Typische Arbeitgeber reichen quer durch die österreichische Technikbranche. Industrieunternehmen mit vernetzter Produktion, Energieversorger, der Anlagen- und Maschinenbau, Forschungseinrichtungen, dazu spezialisierte Technologiedienstleister. In manchen Häusern sitzen Sie in einem eingespielten Data-Team, in anderen sind Sie die erste Person überhaupt, die diese Rolle ausfüllt – mit allem, was an Gestaltungsfreiheit und Stolpersteinen dranhängt. Wer gern zwischen Technik, Analyse und Menschen pendelt, findet hier ein Feld, das selten stillsteht.
Data Scientist in Zahlen
Data Scientists holen aus Daten heraus, was Entscheidungen wirklich trägt. Klingt abstrakt? Im Alltag heißt das: Rohdaten aus Sensoren, Produktionslinien oder Kundensystemen aufbereiten, Muster erkennen, Modelle bauen, die morgen belastbar prognostizieren, was heute noch unklar ist. Zwischen SQL-Abfrage und Präsentation vor dem Management liegen manchmal Welten – und genau diese Spannweite macht den Beruf aus. Sie schreiben Code, Sie hinterfragen Annahmen, Sie erklären einem Ingenieur, warum sein Bauchgefühl diesmal danebenlag. Diplomatisch, versteht sich.
Der Einstieg führt selten über einen einzigen Weg. Klassisch sind Studienrichtungen wie Statistik, Mathematik, Informatik oder Physik, häufig ergänzt durch einen technischen Schwerpunkt. Aber auch Quereinsteiger:innen aus der Ingenieurwissenschaft finden ihren Platz, wenn sie das methodische Rüstzeug nachschärfen. Und dann gibt es noch die, die als Data Analyst begonnen haben und Schritt für Schritt in die Modellierung hineingewachsen sind.
Was auf dem Tisch liegen sollte
Solide Kenntnisse in Python oder R gelten als Grundlage, dazu ein Gespür für Statistik, das über auswendig gelernte Formeln hinausreicht. Machine-Learning-Frameworks, der Umgang mit großen, unsauberen Datenmengen, Cloud-Umgebungen – Vieles davon lernen Sie ohnehin erst im Projekt richtig. Wichtiger, als jedes Tool zu beherrschen: verstehen, welche Frage die Daten eigentlich beantworten sollen. Kommunikationsstärke gehört untrennbar dazu, weil das beste Modell nichts wert ist, wenn niemand seine Ergebnisse einordnen kann.
Typische Arbeitgeber reichen quer durch die österreichische Technikbranche. Industrieunternehmen mit vernetzter Produktion, Energieversorger, der Anlagen- und Maschinenbau, Forschungseinrichtungen, dazu spezialisierte Technologiedienstleister. In manchen Häusern sitzen Sie in einem eingespielten Data-Team, in anderen sind Sie die erste Person überhaupt, die diese Rolle ausfüllt – mit allem, was an Gestaltungsfreiheit und Stolpersteinen dranhängt. Wer gern zwischen Technik, Analyse und Menschen pendelt, findet hier ein Feld, das selten stillsteht.