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224 Data Science Jobs
Stand 14.11.2026: 224 offene Stellen für Data Science. Ausgeschriebenes Mindestgehalt bei 13 aktuellen Stellen: 1.379 bis 9.428 Euro brutto im Monat, Median 4.868 Euro.
Aufgaben Data Engineering: Du entwickelst skalierbare Batch- und Streaming-Pipelines und sorgst für eine zuverlässige Verarbeitung großer Datenmengen Plattform & Architektur:…
€ 4.285Aufgaben Du baust den neuen, wachsenden Data-Science-Aufgabenbereich bei CONTAINEX - einer unserer größten Tochtergesellschaften - auf und setzt innovative, datengetriebene…
The AIT Austrian Institute of Technology is Austria’s largest Research and Technology Organisation (RTO). We aim to transform scientific excellence into innovation with impact.…
Aufgaben an nationalen und internationalen Projekten durchführt, leisten Sie gemeinsam mit Ihren Kolleg:innen einen wichtigen Beitrag, um den Ressourcenverbrauch unserer…
Masterarbeit mit sechs- bis achtmonatigem Praktikum in Wien: Machine Learning, KI und Cyber Security. 20 Wochenstunden, 1.379,60 Euro brutto monatlich, flexibler Beginn.
Aufgaben Entwicklung: Du arbeitest mit modernen Frameworks wie Spring, Angular, React, VueJS oder TypeScript Software-Auslieferung: Du stellst Anwendungen auf einem…
The AIT Austrian Institute of Technology is Austria’s largest Research and Technology Organisation (RTO). We aim to transform scientific excellence into innovation with impact.…
Aufgabengebiete Personalplanung, Recruiting, Personalentwicklung, Administration und interne Lohnverrechnung; Sparring Partner:in für die Geschäftsführung und Mitarbeiter:innen in…
Profile • Completed Master’s degree (or equivalent) in social psychology, computational linguistics, computational social science, linguistics, communication science, or a related…
Aufgaben Du bringst deine praxisnahe Gebäudetechnikexpertise in Kunden-, Produkt- und Forschungsprojekte ein. Du hast regelmäßig Kundenkontakt und berätst bei technischen…
Aufgaben Du entwickelst FaciliMind gemeinsam mit unserem Dev-, Data-Science- und Gebäudetechnik-Team weiter. Du übersetzt fachliche Anforderungen aus Gebäudetechnik und…
Benefits at TUI UK Discover the benefits of working with TUI in the UK, and be part of a team that creates unforgettable travel experiences for our customers. Learn More Learn…
Qualifications At least 2 years of application development experience, ideally full-stack Anthropic Claude certification at the Architect level Working understanding of what a…
Qualifications MBA, MSc, or related, from an accredited College or University. Minimum of 5 years of relevant work experience, ideally including recent management or technology…
Qualifications MBA, MSc, or related, from an accredited College or University. Minimum of 3-5 years of relevant work experience, ideally including recent management or technology…
Qualifications Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Data Science, Engineering, or a related field. 2-5 years of hands-on experience in a data-focused role as a…
Aufgaben Projekte bis zur Umsetzung begleiten – du klärst, was der Kunde braucht, planst die nächsten Schritte und übernimmst eigenständig Verantwortung für Umfang, Termine und…
Back to all jobs Principal Software Engineer, Public Sector (f/m/d) Vienna Full-time Permanent employee Apply for this job What we build Most companies find out about supplier insolvencies, cyber attacks, factory fires o …
Internet, IT, TelekomBenefits Work-Life Balance Rund 50 % Home Office, Gleitzeit mit attraktiver Kernzeit, verschiedenste Teilzeitmodelle Zusätzliche Goodies Essensgutscheine, Fahrtkostenzuschuss, Kaffee und Tee u.v.m. Öffentliche Anbindung …
Öffentlicher Dienst, VerbändeAUSTRIAN POWER GRID Das Energiesystem der Zukunft: Voller Spannungen, Bewegungen und Chancen. Uns treibt der Stolz auf das, was wir für Österreich bewirken. Gestalter:innen der Energiewende zu sein, fordert uns. Hochgest …
Energiewirtschaft, Umwelt124 weitere Stellen warten auf dich
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Data Science klingt für viele nach reiner Statistik. Ist es aber nicht. Wer in Österreichs Industrie mit Daten arbeitet, sitzt selten den ganzen Tag über Modellen, sondern verbringt einen guten Teil der Zeit damit, Rohdaten aus Produktionsanlagen, Sensoren oder ERP-Systemen überhaupt erst in eine brauchbare Form zu bringen. Datensätze zusammenführen, Ausreißer erklären, mit den Kolleg:innen aus der Fertigung reden. Danach kommt das, was man sich klassisch darunter vorstellt: Muster erkennen, Vorhersagen bauen, Ergebnisse so aufbereiten, dass eine Geschäftsführung damit etwas anfangen kann.
Wie steigen Sie ein?
Der häufigste Weg führt über ein Studium — Statistik, Informatik, Mathematik, zunehmend auch Wirtschaftsingenieurwesen mit Datenschwerpunkt. Zwingend ist das nicht. Manche kommen aus der Physik, andere aus dem Controlling und haben sich Python, SQL und die gängigen Machine-Learning-Bibliotheken berufsbegleitend angeeignet. Was Arbeitgeber tatsächlich prüfen, ist selten das Zeugnis, sondern ob Sie ein Problem sauber durchdenken und eine Analyse verteidigen können, wenn jemand nachbohrt.
Gefragt sind neben den technischen Fertigkeiten zwei Dinge, die man leicht unterschätzt: ein Gespür dafür, welche Frage überhaupt sinnvoll ist, und die Fähigkeit, komplizierte Zusammenhänge in zwei Sätzen zu erklären. Ein Modell mit brillanter Trefferquote nützt wenig, wenn niemand im Betrieb versteht, worauf es hinausläuft.
Und die Arbeitgeber? Breiter gestreut, als man denkt. Große Industriebetriebe in der Steiermark und in Oberösterreich, Energieversorger, Banken und Versicherungen mit ihren Risikoabteilungen, dazu spezialisierte Beratungshäuser und eine lebendige Start-up-Szene rund um Wien und Graz. Auch Forschungseinrichtungen und der öffentliche Sektor holen sich Leute, die mit Daten umgehen können.
Karrierepfade laufen später oft auseinander. Manche vertiefen sich technisch weiter — Richtung Machine Learning Engineering oder Data Engineering, wo die Pipelines und die Infrastruktur im Vordergrund stehen. Andere wechseln in koordinierende Rollen, führen Teams, verantworten die Datenstrategie eines ganzen Bereichs. Beides ist möglich, und es lohnt sich, früh zu spüren, wohin es Sie zieht.
Data Science in Zahlen
Data Science klingt für viele nach reiner Statistik. Ist es aber nicht. Wer in Österreichs Industrie mit Daten arbeitet, sitzt selten den ganzen Tag über Modellen, sondern verbringt einen guten Teil der Zeit damit, Rohdaten aus Produktionsanlagen, Sensoren oder ERP-Systemen überhaupt erst in eine brauchbare Form zu bringen. Datensätze zusammenführen, Ausreißer erklären, mit den Kolleg:innen aus der Fertigung reden. Danach kommt das, was man sich klassisch darunter vorstellt: Muster erkennen, Vorhersagen bauen, Ergebnisse so aufbereiten, dass eine Geschäftsführung damit etwas anfangen kann.
Wie steigen Sie ein?
Der häufigste Weg führt über ein Studium — Statistik, Informatik, Mathematik, zunehmend auch Wirtschaftsingenieurwesen mit Datenschwerpunkt. Zwingend ist das nicht. Manche kommen aus der Physik, andere aus dem Controlling und haben sich Python, SQL und die gängigen Machine-Learning-Bibliotheken berufsbegleitend angeeignet. Was Arbeitgeber tatsächlich prüfen, ist selten das Zeugnis, sondern ob Sie ein Problem sauber durchdenken und eine Analyse verteidigen können, wenn jemand nachbohrt.
Gefragt sind neben den technischen Fertigkeiten zwei Dinge, die man leicht unterschätzt: ein Gespür dafür, welche Frage überhaupt sinnvoll ist, und die Fähigkeit, komplizierte Zusammenhänge in zwei Sätzen zu erklären. Ein Modell mit brillanter Trefferquote nützt wenig, wenn niemand im Betrieb versteht, worauf es hinausläuft.
Und die Arbeitgeber? Breiter gestreut, als man denkt. Große Industriebetriebe in der Steiermark und in Oberösterreich, Energieversorger, Banken und Versicherungen mit ihren Risikoabteilungen, dazu spezialisierte Beratungshäuser und eine lebendige Start-up-Szene rund um Wien und Graz. Auch Forschungseinrichtungen und der öffentliche Sektor holen sich Leute, die mit Daten umgehen können.
Karrierepfade laufen später oft auseinander. Manche vertiefen sich technisch weiter — Richtung Machine Learning Engineering oder Data Engineering, wo die Pipelines und die Infrastruktur im Vordergrund stehen. Andere wechseln in koordinierende Rollen, führen Teams, verantworten die Datenstrategie eines ganzen Bereichs. Beides ist möglich, und es lohnt sich, früh zu spüren, wohin es Sie zieht.