Data Science Experten in Österreich
für bessere Modelle, Erkenntnisse und Entscheidungen – mit geprüften Freelancern, die in wenigen Minuten vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die komplexe Daten in zuverlässige Prognosen, Machine-Learning-Modelle und entscheidungsreife Dashboards verwandeln. Arbeiten Sie mit Spezialisten für Python, SQL, R, Cloud-Datenplattformen und die Bereitstellung von Modellen, die schnell mit geprüften und verfügbaren Freelancern zusammengebracht werden.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich Data Science eingesetzt haben
Alexander P.
Letzte Position:
Inhaber & Lektor bei Artellico / Eigenes Unternehmen für KI-Governance und Datenprodukte
- Beratung und Interim-Management an der Schnittstelle von IT-Betrieb und Regulatorik
- Betroffenheitsanalyse und Umsetzungsplanung zu NISG 2026 und EU AI Act, einschließlich Risikomanagement sowie Melde- und Nachweisprozessen
- Schulung von Leitungsorganen und Belegschaft zu regulatorischen Pflichten
- Lehraufträge Data & Information Management sowie Mensch-Maschine-Interaktion an der Hochschule Burgenland, seit 2023
- Betreuung von Masterarbeiten und Mitwirkung im Prüfungssenat
- Fachvorträge in Wirtschaft und Bildungseinrichtungen
- Konzeption und Entwicklung von Daten- und KI-Produkten, Plattformen und Pipelines
- Datenschutzorientierte Architekturen und Zero-Knowledge-Verschlüsselung, cloud-nativ auf EU-Infrastruktur
- Anbindung an Bankkontosysteme über SEPA-Lastschriftmandate und Nachrichtenformate nach ISO 20022 (pain.008, camt.053)
- MLOps und AIOps im laufenden Betrieb
- Eigene Anwendungen unter eigener Marke: gemeinsame Codebasis, getrennte Auslieferung je Zielgerät
- KI-gestützte Softwareentwicklung (vibe-coding), vollständige agentische Pipelines, Code-Erzeugung, Implementierung, automatisierte Tests, CI/CD und Releasezyklen
- Fachpublikationen zu EU AI Act, NIS2, DORA, CRA und CER als integriertem Governance-System
- Fachpublikationen zu Datensouveränität, Cloud-Ökonomie und industrieller Bildverarbeitung
- KI-Governance / Compliance: Datenqualität, Responsible AI, EU-AI-Act-Readiness, Risikoklassifizierung, KI-Ethik
Chrisabel P.
Letzte Position:
Expertin für KI-Systeme & Produktstrategie bei Webmeisterin
Ich baue. Ich berate. Ich denke in Systemen. Nach Jahren, in denen ich die digitale Transformation im großen Maßstab geführt habe — Accenture, BP, Lidl — habe ich bewusst eine Entscheidung getroffen: Unabhängigkeit von Plattformen statt Abhängigkeit. Mein Fokus liegt an der Schnittstelle von KI-Systemen, Produktstrategie und Venture Thinking. Ich arbeite mit Operatoren und Gründern, die schnell vorankommen wollen, ohne die Kontrolle zu verlieren — über ihre Daten, ihren Stack und ihre Richtung.
Stefania D.
Letzte Position:
Data Engineer bei Storebox
Tech: AWS (Glue, Lambda, Redshift), Airflow, PostgreSQL, Python, PySpark, Metabase, Power BI
Geliefert: Analytics-ready Datenmodelle • Migration von Legacy-SQL zu Cloud-ETL • Dynamische Pricing Engine
- Verantwortlich für das unternehmensweite Data Warehouse von Anfang bis Ende — von der Datenaufnahme über die Transformation bis hin zu analytics-ready dimensionalen Datenmodellen auf AWS Redshift.
- Mit Analysten, Data Scientists und Business-Stakeholdern zusammengearbeitet, um skalierbare dimensionale Datenmodelle bereitzustellen, die Self-Service Analytics ermöglichen und das Dashboarding in Metabase und Power BI vereinfachen.
- End-to-End ETL/ELT-Pipelines auf AWS (Glue, Lambda, Redshift) mit Python und PySpark entwickelt und mit Apache Airflow (MWAA) orchestriert, um Zuverlässigkeit und Transparenz sicherzustellen.
- Standards für Data Quality und Governance über alle Pipelines und die zentrale Datenebene definiert und durchgesetzt.
- Die Migration von Legacy-SQL-Infrastruktur in skalierbare AWS-Glue-Pipelines mit verteilter PySpark-Verarbeitung geleitet, um Engpässe zu beseitigen und Ausfallzeiten zu reduzieren.
- Eine dynamische Pricing Engine entwickelt, die automatische Rabattaktionen auf Basis von Auslastung, Konkurrenzpreisen und Standort-Performance-Tiers anwendet.
- Schema-Mappings entworfen, um MongoDB-Daten in strukturierte relationale Systeme (Redshift/PostgreSQL) zu übernehmen.
Marcel S.
Letzte Position:
Senior KI-Ingenieur - Python bei Versicherungsgesellschaft
Projekt-Tech-Stack: Python, AWS, Azure, FastAPI, openai, pandas, unittest/pymock
Erfolge:
- Automatisierte Datenextraktions-Pipelines entwickelt, um komplexe Excel-Datensätze über LLM-basierte Workflows in strukturierte Formate zu überführen.
- Eine generative Slide-Deck-Engine entworfen, die natürliche Spracheingaben in formatierte Präsentationsinhalte umwandelt.
- Erweiterte LLM-Funktionen mit der OpenAI Response API integriert und dabei komplexes Tool-Calling sowie Logik für strukturierte Ausgaben umgesetzt.
- Einen skalierbaren Backend-Microservice mit FastAPI, Docker und OpenShift entwickelt und containerisiert, um agentische Skills zu hosten und bereitzustellen.
Shahram F.
Letzte Position:
Senior Product Owner bei Elderly Neighbour Watch
Lieferung einer digitalen, gemeinnützigen Nachbarschaftsplattform zur Vernetzung älterer Menschen mit Freiwilligen für praktische Unterstützung und soziale Begleitung. Verantwortung für Business Analyse, Anforderungsdefinition, Plattformbewertung und Delivery einer lokal skalierbaren Servicelösung mit Fokus auf KI-gestützte Weiterentwicklung, datenbasierte Optimierung und klare Marktpositionierung. Evaluierung mehrerer Low-Code-/Business-Plattformen, darunter Odoo und Glide Apps, sowie Bewertung von monday.com als CRM-nahe Option, bevor Glide Apps für die Umsetzung ausgewählt wurde. Realisierung einer nicht-nativen Mobile- und Desktop-Anwendung mit Glide Apps sowie der Webpräsenz mit WordPress. Aufgaben
- Erhebung, Analyse und Strukturierung fachlicher Anforderungen für das Produkt- und Service-Modell
- Durchführung von Markt-, Zielgruppen- und Wettbewerbsanalysen zur Positionierung des Angebots
- Evaluierung und Auswahl geeigneter Low-Code-/Business-Plattformen für die Umsetzung
- Definition zentraler User Journeys, Geschäftsprozesse und operativer Abläufe für ältere Menschen, Freiwillige und Administration
- Übersetzung fachlicher Anforderungen in Anforderungen für Profile, Aufgabenverwaltung, Koordination, Kommunikation und Benachrichtigungen
- Begleitung der Umsetzung der nicht-nativen Mobile- und Desktop-Anwendung in Glide Apps sowie der Webpräsenz in WordPress
- Fachliche Vorbereitung zukünftiger KI-gestützter Funktionen wie intelligentes Matching und datenbasierte Optimierung
- Sicherstellung der Berücksichtigung von DSGVO-Anforderungen Ergebnisse
- Erfolgreich gelieferte digitale Unterstützungsplattform zur Vernetzung älterer Menschen mit Freiwilligen
- Fundierte Grundlage für die Marktpositionierung durch Markt-, Zielgruppen- und Wettbewerbsanalysen
- Realisierte funktionale nicht-native Mobile- und Desktop-Anwendung mit Glide Apps sowie begleitende Webpräsenz mit WordPress
- Geschaffene Grundlage für Skalierung und KI-basierte Weiterentwicklung
Laura H.
Letzte Position:
Sr. BI-Berater & Projektmanager bei Multivariata
- Projektleiter, Sr. BI-Experte, Data Scientist, Automatisierungsingenieur für Marketing Analytics | Customer Insights (Einzelhandel, E-Commerce)
- Produktmanager: Asset Metadata Ingest & Provide
- Product Owner Business Intelligence – verantwortlich für 2 Teams: Cloud Data Engineering, Data Warehouse (Logistik)
- Product Owner für den Aufbau einer Reporting-Plattform auf Azure & Power BI (Finanzen)
Mario T.
Letzte Position:
Externer Dozent bei FH Kufstein Tirol – University of Applied Sciences
- Studiengang: Data Science & Intelligent Analytics
- Modul: Big Data Processing
Nikolaus J.
Letzte Position:
Integrationsarchitekt bei CECIL
Konzeption einer API-first Omnichannel-Integration, die WhatsApp Business API mit Salesforce Marketing Cloud verbindet, um Kundendaten über mehrere Plattformen hinweg zu vereinheitlichen.
Automatisierung von Kunden-Onboarding- und Engagement-Workflows mittels Marketing Cloud Journeys, SSJS und Azure Functions.
Entwicklung einer Middleware-Schicht zur Synchronisation von WhatsApp-Interaktionen mit Sales Cloud für nahtloses Tracking der Kundenerfahrung.
Kevin L.
Letzte Position:
Data Consultant bei VBV Pensions- und Vorsorgekasse Österreich
Entwicklung eines strukturierten Rahmens und umfassender Richtlinien für die Dokumentation von Geschäfts- und Prüfungsprozessen in einem regulierten Finanzumfeld. Unterstützung bei der Standardisierung der Prozessdokumentation zur Verbesserung von Transparenz, Konsistenz und Rückverfolgbarkeit in allen betrieblichen Arbeitsabläufen. Mitwirkung bei der Definition von Dokumentationsstandards, Vorlagen und Governance-Prinzipien für das interne Prozessmanagement und die Audit-Bereitschaft.
Armin F.
Letzte Position:
Leiter KI & Data Science bei Ascent DACH
- Leitender Architekt für KI- und ML-Projekte, einschließlich GenAI, LLM-basierter Apps und Prognoselösungen
- Kunden bei der Lösungsdefinition, beim Architekturdesign und bei PoCs in verschiedenen Branchen (Pharma, Versicherung, Logistik, FMCG) betreut
- Produktionsreife ML-Pipelines mit Azure ML, MLflow und MLOps-Best-Practices bereitgestellt
- Verantwortlich für Aufwandsschätzung, Umsetzung und Personalplanung von 5–10 Projekten gleichzeitig
- Als Hiring Manager für das Data-Science- und KI-Team zuständig und für das Technologieangebot sowie die Roadmap im Bereich KI & Data Science verantwortlich
- KI/Data-Science-Serviceangebot von Grund auf erstellt und auf einen hohen sechsstelligen Jahresumsatz mit über 30 erfolgreichen Projekten und mehr als 20 Kunden skaliert
- Regelmäßiger Redner auf KI- und Data-Science-Konferenzen sowie an akademischen Einrichtungen
Christian S.
Letzte Position:
Kaufmännischer Leiter/CFO bei MEV Independent Railway Services GmbH
- CFO, Prokurist, gewerberechtlicher Geschäftsführer: Finanzen, Personal, IT & Organisation, Förderungen
- Reorganisation und 100% Personal- und Umsatzwachstum in vier Jahren bei konstanten Fixkosten erzielt
- Negative Eigenkapitalquote auf plus 30% verbessert
- Modernes IT- und Reportingsystem implementiert
Rene S.
Letzte Position:
Leiter Digitale Services & IT bei reet systems gmbh / THEOPHIL Holding GmbH
- Gesamtverantwortung für IT, Softwareentwicklung und digitale Services des Unternehmens für Marken wie Rosenberger, Rosehill, Burger King Österreich (ca. 70 Unternehmen)
- Aufbau Lakehouse- und Datenanalyse-Plattform der Holding
- Aufbau und Leitung der Entwicklungsabteilung Softwarebereich und IT
- Aufbau und Leitung des Betriebs (Cloud Native AWS) der B2B-Plattform
- Anbindung von IoT-Systemen und Entwicklung von Modellen zur Predictive Maintenance und Produktionsplanung, Datalake/Lakehouse und BI
- Vorbereitung ISO 27001 Information Security Zertifizierung
- Technologien: Cloud, AWS, Java, Cypress, Angular, Python, Go
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Science einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
3,2 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Einzelhandel, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
82%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Österreich verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in Österreich, die Data Science einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Data Science Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (92%)
- Einzelhandel (67%)
- Bank- und Finanzwesen (58%)
- Fertigung (58%)
- Professionelle Dienstleistungen (58%)
- Gesundheitswesen (50%)
- Bildung (42%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (42%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Data Science abdeckt
Data Science verbindet Statistik, Programmierung, Fachwissen und Kommunikation, um Rohdaten in nützliche Erkenntnisse zu verwandeln. Spezialisten bereinigen und untersuchen Daten, erkennen Muster, prüfen Hypothesen und entwickeln Modelle, die Entscheidungen unterstützen. Ihre Arbeit kann Prognosen, Kundenanalysen, Risikobewertungen, Abläufe und die Produktentwicklung verbessern.
Typische Projektergebnisse
Data-Science-Arbeit verbindet geschäftliche Fragen mit messbaren analytischen Ergebnissen:
- Prognosemodelle für Nachfrage, Abwanderung, Betrug oder Wartung
- Segmentierungs-, Empfehlungs- und Neigungssysteme
- Experimente, Kausalanalysen und Prognosen
- Dashboards, Datenprodukte und Entscheidungsprozesse
Ein starkes Projekt beginnt mit einem klaren Ergebnis, zuverlässigem Datenzugriff und einem praktischen Plan für die Nutzung der Ergebnisse im Arbeitsalltag.
Ökosystem und Tools
Fachleute arbeiten häufig mit Python, R und SQL und nutzen pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch für Analyse und Modellierung. Spark und Databricks unterstützen größere Arbeitslasten, während Cloud-Dienste Speicher, Notebooks und Optionen für die Bereitstellung bieten. Zu guter Praxis gehören außerdem Git, Tests, Dokumentation und reproduzierbare Umgebungen.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Unternehmen greifen häufig auf freiberufliche Expertise zurück, wenn internen Teams die Kapazität fehlt, ein Modell von der Forschung in den Produktivbetrieb überführt werden muss oder eine neue Datenquelle bewertet werden soll. Das ist für eine fokussierte Analysephase, die Entwicklung eines klar definierten Modells, die Validierung eines bestehenden Ansatzes oder den Wissenstransfer an ein festes Team hilfreich. In Österreich kann sich Remote-Arbeit für Datenprojekte eignen, während Workshops vor Ort die fachliche Abstimmung und Entscheidungen mit Stakeholdern unterstützen können.
Fähigkeiten, die einen Unterschied machen
Starke Spezialisten verstehen sowohl die Mathematik als auch den geschäftlichen Kontext. Sie wählen eine passende Methode, statt jedes Problem in Machine Learning zu pressen, erklären Unsicherheiten klar und prüfen Verzerrungen, Datenlecks und eine schwache Datenqualität. Sie können außerdem mit Produkt-, Engineering-, Compliance- und Führungsteams kommunizieren und Annahmen dokumentieren, damit andere das Ergebnis weiterbetreuen können.
Data-Science-Arbeit bewerten
Qualität zeigt sich nicht nur in der Modellgenauigkeit. Fragen Sie, wie die Daten erhoben wurden, welcher Ausgangswert verwendet wurde, wie die Leistung validiert wurde und was passiert, wenn sich Eingaben ändern. Ein zuverlässiger Profi definiert Abnahmekriterien, erstellt einen reproduzierbaren Ablauf und verbindet das Modell mit einer Entscheidung oder einem Prozess. Klare Übergabeunterlagen, Überwachungspläne und sinnvolle Grenzen zeigen, dass die Arbeit für den praktischen Einsatz bereit ist.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Data Science am häufigsten aufkommen.
Unternehmen nutzen Data Science, um Verhalten zu verstehen, Nachfrage zu prognostizieren, Anomalien zu erkennen und Entscheidungen auf Basis von Erkenntnissen zu verbessern. Typische Aufgaben sind Kundensegmentierung, Empfehlungssysteme, Risikomodelle, Prozessoptimierung und Experimente. Der passende Anwendungsfall hängt von der Datenqualität und der Entscheidung ab, die das Ergebnis unterstützen soll.
Data Science umfasst häufig prädiktive Modellierung, Experimente und fortgeschrittene statistische Methoden, während Business Intelligence meist darauf ausgerichtet ist, zu zeigen, was passiert ist. Datenanalyse kann sowohl deskriptive als auch diagnostische Aufgaben abdecken, daher überschneiden sich die Grenzen. Ein Projekt kann alle drei Bereiche benötigen, wobei verschiedene Spezialisten in unterschiedlichen Phasen beitragen.
Ein kompetenter Data-Science-Spezialist sollte in der Regel sicher mit SQL, Datenaufbereitung, Statistik und Visualisierung arbeiten können. Kenntnisse in Python oder R, Cloud-Speicher, Versionskontrolle und der Bereitstellung von Modellen sind ebenfalls wertvoll. Gute Kommunikation und Fachverständnis helfen dabei, eine Analyse in ein Ergebnis zu verwandeln, das andere nutzen können.
Die erforderliche Erfahrung hängt von der Aufgabe ab, nicht nur von der Technologie. Eine fokussierte Analyse kann einen Spezialisten erfordern, der Daten untersuchen und Ergebnisse verständlich vermitteln kann, während ein Produktivmodell Erfahrung mit Validierung, Bereitstellung, Überwachung und operativer Verantwortung voraussetzt. Bitten Sie Kandidaten, vergleichbare Ergebnisse zu zeigen und die Entscheidungen dahinter zu erklären.
Ja, ein großer Teil der Data-Science-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn Datenzugriff, Dokumentation und Kommunikation gut organisiert sind. Workshops mit österreichischen Stakeholdern können dennoch von einer Zusammenarbeit vor Ort profitieren, besonders während der Analyse- oder Anforderungsphase. Zugriffskontrollen und sichere Umgebungen sollten vor Beginn der Arbeit vereinbart werden.
Ein guter Data-Science-Spezialist vergleicht Machine Learning zunächst mit Regeln, statistischen Modellen und einfachen Berichten, bevor er einen Ansatz auswählt. Eine einfachere Methode kann leichter zu erklären, zu pflegen und zu validieren sein, während ein komplexeres Modell hilfreich sein kann, wenn Beziehungen nichtlinear sind oder es viele Eingaben gibt. Die Wahl sollte sich nach den geschäftlichen Fehlerkosten und den verfügbaren Daten richten.
Bewerten Sie Data-Science-Arbeit anhand einer klaren Problemdefinition, einer transparenten Datenaufbereitung und einer Validierung gegenüber einem relevanten Ausgangswert. Fragen Sie, wie Datenlecks, Verzerrungen, fehlende Werte und sich ändernde Eingaben behandelt wurden. Ein hochwertiges Ergebnis umfasst eine reproduzierbare Analyse, verständliche Schlussfolgerungen und einen praktischen Plan für die Bereitstellung oder weitere Nutzung.
Klären Sie vor Beginn der Data-Science-Arbeit, welche Entscheidung verbessert werden soll, welche Daten verfügbar sind, wer die Quellen besitzt und welches Ergebnis erwartet wird. Bestätigen Sie Zugriffsrechte, Datenschutzvorgaben, Prüfpunkte und die Kriterien für den Erfolg. Außerdem sollte vereinbart werden, ob die Arbeit mit einer Analyse, einem Modell, einem bereitgestellten Service oder der Übergabe an das Team endet.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 114 €, was einem Tagessatz von etwa 909 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 82% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 17 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3,2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (92%), Einzelhandel (67%) und Bank- und Finanzwesen (58%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (92%) und Produktentwicklung (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Science eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Wien Graz 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
