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62 Data Scientist Jobs
Data Scientist / ML Engineer (m/w/d) in Vollzeit/Hybrid bei Frankstahl in Guntramsdorf oder Wien.
Wir bieten flexible Arbeitszeitmodelle, Home-Office-Möglichkeiten und unterstützen die Vereinbarkeit von Familie und Beruf – für eine ausgewogene Work-Life-Balance.…
Vollzeitstelle als AI Transformation Engineer bei Binderholz in Fügen mit Entwicklung einer unternehmensweiten KI-Strategie, Umsetzung von KI-Projekten, ML-Modellen,…
Tätigkeiten, bearbeitest Angebote und unterstützt die Sales Manager bei der Kundenbetreuung Qualifikationen Dein Profil Qualifikationen: Du hast eine abgeschlossene… €…
Vollzeitstelle als AI Research Engineer bei Therefore Corporation mit Fokus auf AI/ML, LLMs, Prompting, Document Processing/OCR, Use-Case-Entwicklung, Prototyping und…
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-…
Aufgaben Aus Rohdaten entwickelst Du aussagekräftige Analysen, bereitest diese zielgruppengerecht auf und lieferst fundierte Entscheidungsgrundlagen für Marketing, Sales und…
€ 4.000Wiener NeudorfVollzeit
Datenbanken & Data WarehouseMathematik & StatistikBusiness IntelligenceProfile Someone with a strong data/backend foundation (Python, API design) who is not afraid of the frontend. Experience or strong interest in React—specifically in how to…
Profile, assess, transform, and prepare enterprise data for analytical use. • Develop and maintain data pipelines using Azure Data Factory, Databricks, Microsoft Fabric, and…
Profile Someone with a strong data/backend foundation (Python, API design) who is not afraid of the frontend. Experience or strong interest in React—specifically in how to…
Profile, assess, transform, and prepare enterprise data for analytical use. • Develop and maintain data pipelines using Azure Data Factory, Databricks, Microsoft Fabric, and…
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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…
Profile, assess, transform, and prepare enterprise data for analytical use. • Develop and maintain data pipelines using Azure Data Factory, Databricks, Microsoft Fabric, and…
Aufgaben Analyse und Auswertung von Produktions- und Unternehmensdaten aus SAP, MES und digitalen Assistenzsystemen Konzeption und Umsetzung von KI-basierten Anwendungen,…
Internship in Vienna focused on Python, scientific data, AI methods, databases and data APIs for nuclear structure and decay data.
Tätigkeiten DEIN PROFIL: Eine abgeschlossene Ausbildung als Reiseverkehrskauffrau bzw. Tourismuskaufmann (m/w/d) oder eine ähnliche Qualifikation im touristischen oder…
Aufgabengebiet 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 …
Personaldienstleistungrequirements definition, client feedback synthesis, prototypes and product demonstrations. Mentoring from experienced leaders, regular feedback and access to senior stakeholders will support your development. Vienna is t …
Medien, VerlagswesenProfile Strong knowledge of Machine Learning, AI, and LLM-based architectures. Experience in data science workflows (data preparation, training, evaluation, deployment). Strong Python programming skills and familiarity w …
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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.