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27 Data Scientist Jobs
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…
€ 3.107Mathematik- und Aktuariatsrollen mit Fokus auf Versicherungssoftware, aktuarieller Berechnung, Produktentwicklung und IT-nahen Kundenprojekten.
Aufgabengebiet mit hohem Gestaltungsspielraum und direktem Kundenkontakt. Deine persönliche Weiterentwicklung ist uns wichtig: Konferenzbudget, ein fixes Stundenkontingent für…
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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…
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 LearningStellenbeschreibung Data Scientist/AI Engineer* BAWAG Group is the publicly listed holding company of BAWAG, which, with more than 4 million customers, is one of the largest banks…
Als 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…
Vollzeitstelle als AI Transformation Engineer bei Binderholz in Fügen mit Entwicklung einer unternehmensweiten KI-Strategie, Umsetzung von KI-Projekten, ML-Modellen,…
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 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.