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63 Data Scientist Jobs
Wir bieten Ihnen Es erwartet Sie eine große Auswahl an Sozialleistungen wie das Klimaticket Tirol, Gemeinschaftstage, Pensionskasse und viele mehr: Mobilität Familie/Kinder…
Aufgabengebiet Du treibst die Transformation der bestehenden iOS- und Android-Apps hin zu einer modernen Web-Plattform voran - vom App-Oldie zur Web-Rakete Mit Tools wie Ionic…
Aufgabengebiet Fachliche Führung und Koordination von Konstruktionsthemen im Projektumfeld Eigenständige Auslegung sowie Entwurfs- und Detailkonstruktion von Komponenten und…
Projektassistenz im technischen Umfeld zur Unterstützung internationaler technischer Projektteams im Bezirk Weiz.
Aufgabengebiet mit Einblicken in internationale Transport- und Zollprozesse Umfassende Einschulung – begleitet von erfahrenen Spezialist*innen in deinem Team Eigenverantwortliches…
€ 3.128Wiener NeudorfVollzeit
Lagerhaltung & DistributionssystemeLogistik & Supply Chain ManagementTransport & LogistiksystemeAufgabengebiet mit Einblicken in internationale Transport- und Zollprozesse Umfassende Einschulung – begleitet von erfahrenen Spezialist*innen in deinem Team Eigenverantwortliches…
Sie bringen mit Technische oder betriebswirtschaftliche Ausbildung (HTL/HAK/Uni/FH mit Schwerpunkt Informatik, Wirtschaftsinformatik) bzw. äquivalente Berufserfahrung. Min. 2…
Aufgabengebiet: Unterstützung des Projektleiters bei Projektierung, Planung und Realisierung von Bauvorhaben im Bereich Elektrotechnik eigenständige Projektierung und Planung…
Aufgaben: Durchführung aller Reparaturarbeiten an Motor, Getriebe, Fahrwerk und Aufbau elektronische Diagnose und Fehlersuche Begutachtung laut § 57a (falls Berechtigung…
Wir bieten: Langfristige Teilzeitstelle (20-25 Std./Woche) für eine perfekte Work-Life-Balance Arbeiten in einem motivierten Team mit sehr gutem Betriebsklime Überzahlung je nach…
Montage, Verpackung, Lagerlogistik – in der Produktion zählen Einsatz und Verlässlichkeit.
Aufgaben: Bedienung und Überwachung der CNC-Drehmaschinen bei entsprechender Erfahrung auch Programmierung Herstellung verschiedener Teile für Maschinenbau Unser Angebot:…
Aufgabengebiet Du stellst den stabilen und hochverfügbaren Betrieb des lokalen Rechenzentrums sicher – von Infrastruktur und Service Management bis hin zu Monitoring und…
Erfahrene Führungskraft für den sicheren, effizienten und zuverlässigen 24/7-Betrieb kritischer technischer Infrastruktur in einem hochmodernen Rechenzentrumsumfeld in…
Praktikum im Bereich Product Sustainability & Compliance mit Fokus auf Lebenszyklusanalysen, Nachhaltigkeitsdaten, Automatisierung und Produktmanagement bei EGGER in St. Johann in…
Aufgabengebiet Entwicklung und Optimierung skalierbarer Data Pipelines für Daten von vernetzten Geräten Aufbau und Pflege von Datenmodellen, Workflows und Transformationsprozessen…
Technical Sales Engineer für technische und kaufmännische Serviceangebote, Angebotsprozesse und internationale Serviceprojekte in Weiz.
tecAI
Gedanken eingeben. Möglichkeiten entdecken.
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.