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54 Data Scientist Jobs
Aufgabenstellungen lernt man ständig hinzu. Michael Bögl Mathematical Optimization Specialist Mir ist wichtig, Software nicht nur zu entwickeln, sondern ihren langfristig…
Profile, assess, transform, and prepare enterprise data for analytical use. • Develop and maintain data pipelines using Azure Data Factory, Databricks, Microsoft Fabric, and…
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…
€ 3.107Profile, assess, transform, and prepare enterprise data for analytical use. • Develop and maintain data pipelines using Azure Data Factory, Databricks, Microsoft Fabric, and…
Profile, assess, transform, and prepare enterprise data for analytical use. • Develop and maintain data pipelines using Azure Data Factory, Databricks, Microsoft Fabric, and…
Benefits bei Drei. Wir wollen uns jeden Tag neuen Herausforderungen stellen und innovative Ideen entwickeln. Dafür geben wir unseren Mitarbeiter:innen aber auch jeden Tag etwas…
Mathematik- und Aktuariatsrollen mit Fokus auf Versicherungssoftware, aktuarieller Berechnung, Produktentwicklung und IT-nahen Kundenprojekten.
requirements. We also actively encourage individuals with disabilities to submit their application. Do you have more questions?Saradha Vathana Selvendran (Talent Acquisition…
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…
Profile, assess, transform, and prepare enterprise data for analytical use. • Develop and maintain data pipelines using Azure Data Factory, Databricks, Microsoft Fabric, and SQL-based technologies. • Assist in the design …
Maschinenbau, AnlagenbauProfile, assess, transform, and prepare enterprise data for analytical use. • Develop and maintain data pipelines using Azure Data Factory, Databricks, Microsoft Fabric, and SQL-based technologies. • Assist in the design …
Maschinenbau, AnlagenbauProfile, assess, transform, and prepare enterprise data for analytical use. • Develop and maintain data pipelines using Azure Data Factory, Databricks, Microsoft Fabric, and SQL-based technologies. • Assist in the design …
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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.