Dein Job für Künstliche Intelligenz, Big Data und Zukunftsentscheidungen
Data Scientist/in

 Jobbeschreibung

Aufgaben und Verantwortlichkeiten

• Sammeln, Bereinigen und Analysieren großer Datenmengen („Big Data“)
• Entwicklung von Machine-Learning- und KI-Modellen
• Erstellung von Prognosen und Simulationen
• Visualisierung und Präsentation von Datenanalysen
• Zusammenarbeit mit Data Engineers und Fachabteilungen
• Einsatz von Python, R, SQL oder Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP)
• Umsetzung datengetriebener Strategien im Unternehmen

Typische Arbeitsumgebung

Data Scientists arbeiten in Tech-Unternehmen, Banken, Start-ups, Beratungen, Industrie und Forschung. Viele Positionen sind remote oder hybrid – da fast alles digital abläuft.

 Voraussetzungen

Ausbildung/Studium

Studium in Informatik, Statistik, Mathematik, Physik, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder KI. Alternativ: Weiterbildung oder Bootcamp im Bereich Data Science oder Machine Learning für Quereinsteiger.

Berufserfahrung

Erste Erfahrungen mit Datenanalyse, Statistik oder Python sind hilfreich. Viele starten nach einem Studium als Junior Data Scientist/in oder Data Analyst/in.

Soft Skills/Hard Skills

Hard Skills: Python, R, SQL, Machine Learning, Deep Learning, Statistik & Datenmodellierung, Tools (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Jupyter), Power BI, Tableau, Big Data (Hadoop, Spark), Datenbanken & Cloud-Plattformen.
Soft Skills: analytisches Denken, Problemlösungsfähigkeit, Kommunikationsstärke, Neugier, Teamfähigkeit.

Zertifikate

Google Cloud Professional Data Engineer, AWS Certified Machine Learning – Specialty, IBM Data Science Professional Certificate, Microsoft Certified: Data Scientist Associate.

 Gehalt

• Einstieg: ca. 4.500–5.500 € brutto/Monat
• Durchschnitt: ca. 6.000–7.500 € brutto/Monat
• Mit Erfahrung/Leitung: bis 9.000 € brutto/Monat oder mehr

 Karrierewege

Einstieg: Junior Data Scientist/in, Data Analyst/in, Research Assistant, BI Analyst/in
Aufstieg: Senior Data Scientist/in, Lead Data Scientist, Machine Learning Engineer, Head of Data Science, Chief Data Officer
Alternativen: AI Engineer, Data Engineer, Quantitative Analyst, Data Product Manager

 Arbeitsmarkt

Data Scientists gehören zu den gefragtesten Fachkräften weltweit. Durch die Digitalisierung, KI und Automatisierung steigt der Bedarf stetig. Besonders Unternehmen aus IT, Finanzwesen, Gesundheitswesen, Mobilität und Handel suchen spezialisierte Data-Profis.

 Arbeitsbedingungen

Arbeitszeiten: meist flexibel, projektbezogen.
Work-Life-Balance: gut, häufig mit Homeoffice-Möglichkeiten.
Kultur: innovativ, technologiegetrieben, interdisziplinär.
Teamarbeit: enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, Analysten und Business-Verantwortlichen.

 Weiterbildungsmöglichkeiten

• Spezialisierung in Machine Learning, Deep Learning oder KI-Architekturen
• Kurse in Big Data Engineering, Data Visualization oder Predictive Analytics
• Master oder MBA mit Schwerpunkt Data Science oder Digital Business

 Besonderheiten

Herausforderungen

Komplexe Datenmodelle, rasante Technologieentwicklung, ethische Fragen bei KI.

Missverständnisse

Viele denken, Data Scientists programmieren nur. In Wahrheit vereint der Job Technologie, Strategie, Business und Ethik – Du gestaltest Zukunft mit Daten.

 Für wen ist der Job geeignet?

Für Dich, wenn Du Zahlen liebst, analytisch denkst und gerne forschst. Wenn Du wissen willst, wie Maschinen „denken“ und Daten in Intelligenz verwandelst – bist Du hier richtig.

 Was gibt der Beruf zurück?

Ein zukunftssicherer Job mit Sinn und Einfluss: Du entwickelst Lösungen, die Produkte verbessern, Prozesse optimieren und ganze Branchen verändern.

 Bewerbungstipps

Betone Deine Programmierkenntnisse, analytische Fähigkeiten und Projekterfahrung. Eigenständige Projekte oder GitHub-Portfolios sind ein starkes Plus.

 Ähnliche Berufe

Data Analyst/in, Data Engineer/in, Machine Learning Engineer/in, AI Specialist/in, Business Intelligence Analyst/in.

 Fazit

Data Scientist/in ist ein Beruf an der Spitze der Digitalisierung. Du kombinierst Statistik, IT und Business – und verwandelst Daten in Wissen, das Unternehmen smarter, nachhaltiger und erfolgreicher macht.