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Data Sci­en­tist (m/​w)

Haupttätigkeiten

Ein­kom­men

Data Scientists (m/w) verdienen ab 2.500 bis 3.930 Euro brutto pro Monat.

  • Akademischer Beruf: 2.500 bis 3.930 Euro brutto

Be­schäf­ti­gungs­mög­lich­kei­ten

Data Scientists (m/w) werden in verschiedensten Branchen (Bankenwesen, Pharmaindustrie, IT-Forschung, E-Commerce, Industrie, Produktion, etc.) beschäftigt. Sie arbeiten an Universitäten, Fachhochschulen, im öffentlichen Dienst, an Forschungsinstituten, aber auch für Interessensvertretungen, Verbände und Organisationen.

Ak­tu­el­le Stel­len­an­ge­bo­te

.... in der online-Stellenvermittlung des AMS (eJob-Room): 43 zum AMS-eJob-Room

Öster­reich-Kar­te der of­fe­nen Stel­len

Österreich Karte

In In­se­ra­ten ge­frag­te be­ruf­li­che Kom­pe­ten­zen

Gefragte Kompetenzen und Fähigkeiten im Beruf Data Scientist (m/w) sind:

Wei­te­re be­ruf­li­che Kom­pe­ten­zen

Be­ruf­li­che Ba­sis­kom­pe­ten­zen

Berufliche Kompetenzen und Fähigkeiten, die meist Voraussetzung im Beruf Data Scientist (m/w) sind:

Fach­li­che be­ruf­li­che Kom­pe­ten­zen

Fachkenntnisse und Fähigkeiten, die im Beruf Data Scientist (m/w) benötigt werden:

  • Arbeit mit Geräten, Maschinen und Anlagen
    • Reparatur und Service von Maschinen und Anlagen (z. B. Predictive Maintenance)
  • Artificial Intelligence
    • Machine Learning (z. B. Deep Learning)
    • Natural Language Processing
    • Neural Networks
    • AI-Anwendungsbereiche (z. B. Algorithmic Decision Making)
  • Betriebswirtschaftliche Anwendungssoftware-Kenntnisse
    • Branchenübergreifende Unternehmenssoftware (z. B. QlikView, Tableau (Software), Microsoft BI, Business Intelligence-Systeme)
  • Datenbankkenntnisse
    • Advanced Analytics (z. B. Orange (Software), Weka, RapidMiner, Big Data Analytics-Tools, Smart Data, Datenanalyse, Apache Kafka, Datenintegration, Data Mining)
    • Data Warehousing (z. B. Amazon Redshift, ETL-Prozess)
    • Datenbankmanagementsysteme (z. B. Redis, MongoDB, Access)
    • Datenbankadministration (z. B. Betreuung von relationalen Datenbanken)
    • Datenbank- und Datenbankabfragesprachen (z. B. SQL)
    • Datenbankentwicklung (z. B. Design von Datenarchitekturen)
  • EDV-Anwendungskenntnisse
    • Datenpflege (z. B. Forschungsdatenmanagement)
  • Fremdsprachenkenntnisse
    • Englisch
  • Internetentwicklungs- und Administrationskenntnisse
    • Cloud Computing (z. B. Microsoft Azure, AWS)
  • Kenntnis wissenschaftlicher Arbeitsmethoden
    • Projektmanagement im Wissenschafts- und Forschungsbereich
    • Simulation
    • Wissenschaftliche Recherche
  • Programmiersprachen-Kenntnisse
    • Compiler Programmiersprachen (z. B. C, C++)
    • Objektorientierte Programmiersprachen (z. B. Hadoop, Java)
    • Programmierbibliotheken und Schnittstellen (z. B. TensorFlow, Pandas, Scikit-learn, PyTorch, OpenCV)
    • Interpreter Programmiersprachen (z. B. NumPy, PHP, Python)
    • Multi-Paradigmen-Sprachen (z. B. VBA - Visual Basic for Applications)
  • Softwareentwicklungskenntnisse
    • Softwareanalyse
    • Softwareprogrammierung (z. B. Testen von KI-generierten Programm-Codes)
    • Softwareentwicklungsmethoden (z. B. DevOps)
    • Softwareentwicklungstools (z. B. Jupyter)
  • Statistikkenntnisse
    • Statistikerstellung (z. B. Versicherungsstatistik)
    • Statistikprogramme (z. B. SPSS, SAS-Software)
    • Statistische Methoden (z. B. Statistische Datenanalyse, Probabilistische graphische Modelle, Dateninterpretation, Datenverifikation)
  • Vortrags- und Präsentationskenntnisse
    • Audiovisuelle Präsentationstechnik
    • Abhalten von Vorträgen und Präsentationen (z. B. Abhalten von Online-Präsentationen)
  • Wissenschaftliches Fachwissen Technik und Formalwissenschaften
    • Formalwissenschaften (z. B. Mathematik, Data Science, MatLab)

Über­fach­li­che be­ruf­li­che Kom­pe­ten­zen

Soft-Skills, Kompetenzen und Fähigkeiten, die im Beruf Data Scientist (m/w) benötigt werden:

Di­gi­ta­le Kom­pe­ten­zen nach Dig­Comp

1 Grund­le­gend 2 Selbst­stän­dig 3 Fort­ge­schrit­ten 4 Hoch spe­zia­li­siert
               
Beschreibung: Data Scientist (m/w) sind Expertinnen und Experten der Digitalisierung. Sie sind in der Lage große Datenmengen in unterschiedlichen und immer wieder neuen Zusammenhängen zu ermitteln, zu bewerten und zu analysieren. Daraus entwickeln sie neue Ableitungen für Anwendungen, Geschäftsmodelle, Problemlösungen usw. Die erforderlichen Kompetenzen hängen dabei stark vom konkreten Tätigkeitsbereich ab und erfordern oft ein spezialisiertes Kompetenzniveau.

Detailinfos zu den digitalen Kompetenzen

Kom­pe­tenz­be­reich Kom­pe­tenz­stu­fe(n)
von ... bis ...		 Be­schrei­bung
0 - Grund­la­gen, Zu­gang und di­gi­ta­les Ver­ständ­nis 1 2 3 4 5 6 7 8 Data Sci­en­tists (m/​w) ha­ben ein aus­ge­präg­tes Ver­ständ­nis für kom­ple­xe Zu­sam­men­hän­ge der Di­gi­ta­li­sie­rung und ge­stal­ten selbst neue An­wen­dun­gen und Lö­sun­gen. Sie kön­nen so­wohl all­ge­mei­ne als auch be­rufs­spe­zi­fi­sche di­gi­ta­le An­wen­dun­gen (z. B. Agi­les Pro­jekt­ma­nage­ment, Al­go­rith­mic De­ci­si­on Ma­king, Co­gni­ti­ve Com­pu­ting, Data Mi­ning, Edge Com­pu­ting, KI-ge­stütz­tes Wis­sens­ma­nage­ment, Ma­chi­ne Learning) und Ge­rä­te selbst­stän­dig und si­cher an­wen­den.
1 - Um­gang mit In­for­ma­tio­nen und Da­ten 1 2 3 4 5 6 7 8 Der Um­gang mit Da­ten und In­for­ma­tio­nen ist das täg­li­che Brot für Data Sci­en­tists (m/​w). Sie re­cher­chie­ren, ana­ly­sie­ren und be­wer­ten Da­ten und ent­wi­ckeln dar­aus An­wen­dun­gen und Lö­sun­gen für kom­ple­xe Fra­ge­stel­lun­gen und Pro­ble­me.
2 - Kom­mu­ni­ka­ti­on, In­ter­ak­ti­on und Zu­sam­men­ar­beit 1 2 3 4 5 6 7 8 Data Sci­en­tists (m/​w) ver­wen­den di­gi­ta­le An­wen­dun­gen zur Kom­mu­ni­ka­ti­on, Zu­sam­men­ar­beit und Do­ku­men­ta­ti­on auf fort­ge­schrit­te­nem Ni­veau und un­ter­stüt­zen an­de­re beim Ein­satz sol­cher Tools.
3 - Krea­ti­on, Pro­duk­ti­on und Pu­bli­ka­ti­on 1 2 3 4 5 6 7 8 Data Sci­en­tists (m/​w) ent­wi­ckeln neue An­sät­ze für die au­to­ma­ti­sier­te Ana­ly­se und Aus­wer­tung gro­ßer Da­ten­men­gen in den un­ter­schied­li­chen Kon­tex­ten.
4 - Si­cher­heit und nach­hal­ti­ge Res­sour­cen­nut­zung 1 2 3 4 5 6 7 8 Data Sci­en­tists (m/​w) be­ur­tei­len die für den je­wei­li­gen An­lass­fall re­le­van­ten Da­ten­schutz- und -si­cher­heits­re­geln und ar­bei­ten maß­geb­lich an der Ent­wick­lung ge­eig­ne­ter Maß­nah­men zur Da­ten­si­cher­heit mit.
5 - Pro­blem­lö­sung, In­no­va­ti­on und Wei­ter­ler­nen 1 2 3 4 5 6 7 8 Data Sci­en­tists (m/​w) ent­wi­ckeln neue Lö­sun­gen und An­wen­dun­gen auch für schlecht de­fi­nier­te Pro­blem­stel­lun­gen.

Aus­bil­dung, Zer­ti­fi­ka­te, Wei­ter­bil­dung

Ty­pi­sche Qua­li­fi­ka­ti­ons­ni­veaus

  • Akademischer Beruf

Aus­bil­dung

Hochschulstudien NQR VII NQR VIII

Wei­ter­bil­dung

Fachliche Weiterbildung Vertiefung
Fachliche Weiterbildung Aufstiegsperspektiven
Bereichsübergreifende Weiterbildung
Weiterbildungsveranstalter

Deutsch­kennt­nis­se nach GERS

Ele­men­ta­re Sprach­ver­wen­dung Selb­stän­di­ge Sprach­ver­wen­dung Kom­pe­ten­te Sprach­ver­wen­dung
A1A2B1B2C1C2

Während ihre Arbeit mit den IT-Tools häufig in englischer Sprache erfolgt, ergeben sich die höheren Anforderung an die Deutschkenntnisse vor allem aus der mündlichen und schriftlichen Kommunikation im Team und vor allem mit Kundinnen und Kunden. Sie müssen komplexe Arbeitsanweisungen verstehen und ausführen können und ihre Arbeitsergebnisse schriftlich dokumentieren. Bei der Entwicklung von deutschsprachigen Anwendungen sind jedenfalls sehr gute Deutschkenntnisse erforderlich.

Wei­te­re Be­rufs­in­fos

Selbst­stän­dig­keit

Freier Beruf:
  • IngenieurkonsulentIn
  Reglementiertes Gewerbe:
  • Ingenieurbüros (Beratende IngenieurInnen)

Ar­beits­um­feld

Be­rufs­spe­zia­li­sie­run­gen

  • AktuarIn im Bereich Big Data-Analyse Schreibweisevarianten Öffnen/Schließen Zusätzliche Informationen Öffnen/Schließen

  • Big Data AnalystIn Schreibweisevarianten Öffnen/Schließen Zusätzliche Informationen Öffnen/Schließen

  • Big Data Architect (m/w) Schreibweisevarianten Öffnen/Schließen Zusätzliche Informationen Öffnen/Schließen

  • Big Data Engineer (m/w) (Data Scientist (m/w)) Schreibweisevarianten Öffnen/Schließen Zusätzliche Informationen Öffnen/Schließen

  • Big Data Scientist (m/w) Schreibweisevarianten Öffnen/Schließen Zusätzliche Informationen Öffnen/Schließen

Ver­wand­te Be­ru­fe

Zu­ord­nung zu BIS-Be­rufs­be­rei­chen und -ober­grup­pen

Zu­ord­nung zu AMS-Be­rufs­sys­te­ma­tik (Sechs­stel­ler)

  • 647119 Data Scientist (DI) (m./w.)  
  • 647522 Data Scientist (Ing) (m./w.)  
  • 842106 Statistiker/in  

Zu­ord­nung zu ISCO-08-Be­rufs­gat­tun­gen / ESCO-v0.7-Be­ru­fen

Be­ru­fe der deut­schen Be­rufs­sys­te­ma­tik

  • Data En­gi­neer
  • Data Sci­en­tist
  • Ent­wick­ler/​Ent­wick­le­rin für Da­ten­vi­sua­li­sie­rung
  • Ma­chi­ne Learning En­gi­neer
  • Sta­tis­ti­ker/​Sta­tis­ti­ke­rin

In­for­ma­tio­nen im Be­rufs­le­xi­kon

In­for­ma­tio­nen im Aus­bil­dungs­kom­pass

Häu­fig ge­stell­te Fra­gen zum Be­ruf Data Sci­en­tist (m/​w)

Wie viel verdient man als Data Scientist (m/w)?

Das Einstiegsgehalt beträgt mindestens 2.500 brutto pro Monat.

Wie viele offene Stellen gibt es für den Beruf Data Scientist (m/w)?

Derzeit gibt es 43 offene Stellen im eJob-Room des AMS.

Was muss man als Data Scientist (m/w) können?

Als Data Scientist (m/w) braucht man häufig folgende berufliche Kompetenzen und Fähigkeiten: Analyse von Big Data, Artificial Intelligence, Data Mining, Datenbankentwicklung, Datenmanagement, Deep Learning, Entwicklung von Algorithmen, Machine Learning, Microsoft Azure, Microsoft BI, Modellentwicklung (Statistik), Neural Networks, Python, Simulationssoftware, Softwareentwicklungskenntnisse, Spark, SQL.

Wie gut muss man als Data Scientist (m/w) Deutsch können?

Für den Beruf Data Scientist (m/w) benötigt man Deutschkenntnisse auf Niveau C1: Kann ein breites Spektrum anspruchsvoller, längerer Texte verstehen und auch implizite Bedeutungen erfassen. Kann sich spontan und fließend ausdrücken, ohne öfter deutlich erkennbar nach Worten suchen zu müssen. Kann die Sprache im gesellschaftlichen und beruflichen Leben oder in Ausbildung und Studium wirksam und flexibel gebrauchen. Kann sich klar, strukturiert und ausführlich zu komplexen Sachverhalten äußern und dabei verschiedene Mittel zur Textverknüpfung angemessen verwenden. C1 ist die fünfte von sechs Stufen im GERS (Gemeinsamer Europäischer Referenzrahmen für Sprachen).
Dieses Berufsprofil wurde aktualisiert am 27. Juni 2025.

Diese Seite wurde aktualisiert am: 07. August 2025 V2.9.0.0