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65 Data Scientist Jobs
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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…
Vollzeitstelle als wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in am Institut für Industrial Engineering und Management der FH Wiener Neustadt mit Fokus auf Lehre, Produktion, Logistik,…
€ 3.536Wiener NeustadtVollzeit
MechatronikProzessmanagement im Bereich IngenieurswesenSonstige im Bereich WirtschaftsingenieurwesenVollzeitstelle als Data Engineer bei Fill in Gurten. Fokus auf Microsoft SQL Server, Datenbankadministration, Data Lake, Data Warehouse, ETL/ELT, Datenmodellierung, Reporting,…
€7.721","DataType":0},{"ID":0,"JobID":0,"Name":"Job_Profile_Name","RawValue":"Data Scientist III","DataType":0},{"ID":0,"JobID":0,"Name":"AdditionalLocations","RawValue":null,"Data…
Aufgabenstellungen lernt man ständig hinzu. Michael Bögl Mathematical Optimization Specialist Mir ist wichtig, Software nicht nur zu entwickeln, sondern ihren langfristig…
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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…
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, assess automation potential (effort vs. impact), and prioritize high-impact, cost-efficient use cases. What you bring with you Experience: 5+ years in data…
€5.719","DataType":0},{"ID":0,"JobID":0,"Name":"Job_Profile_Name","RawValue":"Customer Loyalty Member IV","DataType":0},{"ID":0,"JobID":0,"Name":"AdditionalLocations","RawValue":nu…
€6.567","DataType":0},{"ID":0,"JobID":0,"Name":"Job_Profile_Name","RawValue":"Data Scientist II","DataType":0},{"ID":0,"JobID":0,"Name":"AdditionalLocations","RawValue":null,"DataT…
€9.137","DataType":0},{"ID":0,"JobID":0,"Name":"Job_Profile_Name","RawValue":"Chapter Lead Data Science I","DataType":0},{"ID":0,"JobID":0,"Name":"AdditionalLocations","RawValue":n…
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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.