Data-Science-Experten in Österreich
für verlässliche Erkenntnisse, in wenigen Minuten vermittelt mit geprüften und verfügbaren FreelancernBeauftragen Sie Experten, die komplexe Daten mit Python, SQL, Machine Learning und Cloud-Plattformen in zuverlässige Prognosen, Empfehlungssysteme und Entscheidungstools verwandeln. FRATCH vermittelt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich Data-Science-Experten eingesetzt haben
Alexander P.
Letzte Position:
Inhaber & Lektor bei Eigenes Unternehmen für KI-Governance und Datenprodukte, Wien
- 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
- Privacy-first-Architekturen und Zero-Knowledge-Encryption, cloud-native auf EU-Infrastruktur
- MLOps und AIOps im laufenden Betrieb
- Eigene Anwendungen unter eigener Marke: gemeinsame Codebasis, getrennte Auslieferung je Zielgerät
- KI-gestützte Softwareentwicklung (vibe-coding), komplette 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
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.
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
Kevin L.
Letzte Position:
Datenberater 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.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data-Science-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
17 Jahre
Positionsdauer
3 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Betrieb
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
90%
Zertifizierungen pro Freelancer
5
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in Österreich verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in Österreich, die Data-Science-Experten 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 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Data-Science-Experten Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (91%)
- Fertigung (64%)
- Einzelhandel (64%)
- Bank- und Finanzwesen (55%)
- Bildung (45%)
- Gesundheitswesen (45%)
- Professionelle Dienstleistungen (45%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (36%)
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 Machine Learning, um nützliche Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen. Es unterstützt Prognosen, Klassifizierung, Experimente, Anomalieerkennung und die Automatisierung von Entscheidungen. Die Arbeit kann von einer explorativen Analyse bis zu einem produktiven Service reichen, der von Kunden oder internen Teams genutzt wird.
Typische Anwendungen
Data Science kommt überall dort zum Einsatz, wo Unternehmen bessere Prognosen oder klarere Entscheidungen benötigen. Zu den häufigen Ergebnissen gehören:
- Prognosen für Nachfrage, Umsatz und Kapazitäten
- Kundensegmentierung und Churn-Analyse
- Empfehlungs- und Rankingsysteme
- Betrugs-, Risiko- und Anomalieerkennung
- Experimentanalyse und Preismodelle
Ökosystem und Tools
Python spielt in vielen Projekten eine zentrale Rolle, wobei pandas, NumPy, SciPy und scikit-learn Analysen und Modellierung unterstützen. Spezialisten nutzen möglicherweise auch PyTorch oder TensorFlow für Deep Learning, SQL und Spark für die Datenverarbeitung sowie Notebooks für die Exploration. In produktiven Umgebungen werden Modelle häufig mit APIs, Containern, Cloud-Diensten, Feature Stores und Monitoring-Prozessen verbunden.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Unternehmen holen häufig freiberufliche Expertise hinzu, wenn Daten verstreut sind, ein Modell aus einem Notebook in die Produktion überführt werden muss oder ein internes Team gezielte Unterstützung benötigt. Ein Spezialist kann die Geschäftsfrage klären, die Datenqualität bewerten und einen messbaren Weg zur Umsetzung definieren. Organisationen in Österreich schätzen möglicherweise auch Fachleute, die vor Ort zusammenarbeiten können und gleichzeitig effiziente Remote-Arbeit in verteilten Teams ermöglichen.
- Ein neues Datenprodukt benötigt einen fundierten Modellierungsansatz
- Bestehende Prognosen sind schwer zu erklären oder zu warten
- Pipelines, Experimente oder Modell-Monitoring benötigen Struktur
- Ein Team benötigt praktische Unterstützung bei der Cloud-Bereitstellung
Fähigkeiten, die den Unterschied machen
Starke Fachleute verbinden technische Entscheidungen mit Geschäftsergebnissen. Sie wissen, wie man Data Leakage verhindert, aussagekräftige Bewertungsmethoden auswählt, unausgewogene Daten verarbeitet und Unsicherheiten kommuniziert, ohne ein Ergebnis zu überbewerten. Außerdem verstehen sie Data Engineering, Softwareentwicklung, Visualisierung, MLOps und den verantwortungsvollen Umgang mit sensiblen Informationen.
Projektpassung und Qualität bewerten
Beginnen Sie mit der Entscheidung, die das Projekt verbessern soll, den verfügbaren Daten und der Art, wie der Erfolg bewertet wird. Fragen Sie nach einem klaren Ansatz für Validierung, Dokumentation, Reproduzierbarkeit und Bereitstellung, statt sich nur auf die Komplexität des Modells zu konzentrieren. Gute Arbeit hinterlässt verständliche Annahmen, getestete Pipelines und einen praktikablen Plan für Wartung, erneutes Training und die Überprüfung durch Stakeholder.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Data-Science-Experten am häufigsten aufkommen.
Data Science hilft Unternehmen, Daten in Prognosen, Klassifizierungen, Empfehlungen und Entscheidungen umzuwandeln. Typische Aufgaben umfassen Bedarfsplanung, Kundenanalysen, Betrugserkennung, Prozessoptimierung und Experimente. Der richtige Ansatz hängt von der Geschäftsfrage, der Datenqualität und der späteren Nutzung des Ergebnisses ab.
Data Science erweitert Analysen häufig von der Beschreibung vergangener Leistungen hin zur Prognose von Ergebnissen oder zur Unterstützung automatisierter Entscheidungen. Business Intelligence konzentriert sich oft auf Berichte, Dashboards und etablierte Kennzahlen, während Datenanalyse ein breiteres Spektrum diagnostischer Aufgaben abdecken kann. Die Grenzen überschneiden sich, daher kann ein Projekt sowohl gute Reporting-Fähigkeiten als auch Modellierungsexpertise benötigen.
Data-Science-Projekte profitieren von Kenntnissen in SQL, Data Engineering, Statistik, Visualisierung und Softwareentwicklung. Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur, APIs, Containern, MLOps und Modell-Monitoring ist wertvoll, wenn ein Modell zuverlässig in der Produktion laufen muss. Eine klare Kommunikation ist ebenso wichtig, um Annahmen und Unsicherheiten zu erklären.
Data-Science-Arbeit erfordert nicht bei jeder Aufgabe dieselbe Tiefe. Eine gezielte explorative Analyse kann zu einem Spezialisten mit Erfahrung in einem ähnlichen Datensatz passen, während produktives Machine Learning Nachweise für Bereitstellung, Tests, Monitoring und Wartung erfordert. Bewerten Sie die Passung anhand des Projektumfangs, der Datenkomplexität und des Betriebsrisikos statt nur anhand eines Titels.
Data Science eignet sich häufig für die Remote-Zusammenarbeit, da Datenaufbereitung, Modellierung und Dokumentation über gemeinsam genutzte Entwicklungs- und Cloud-Umgebungen verwaltet werden können. Vor-Ort-Arbeit kann bei Workshops, Zugriffskontrollen oder einer engen Abstimmung mit Stakeholdern hilfreich sein. Klären Sie frühzeitig den Datenzugriff, Kommunikationsroutinen, Spracherwartungen und mögliche Einschränkungen beim Umgang mit sensiblen Informationen.
Data-Science-Qualität zeigt sich durch eine klare Problemdefinition, eine fundierte Validierung und eine transparente Erklärung der Grenzen. Fragen Sie, wie der Spezialist mit fehlenden Daten, Data Leakage, Verzerrungen, Reproduzierbarkeit und Model Drift umgeht. Starke Fachleute verbinden das technische Ergebnis mit einer Entscheidung, einem messbaren Resultat und einem realistischen Wartungsplan.
Data Science sollte die einfachste Methode bevorzugen, die den Entscheidungsbedarf erfüllt und angemessen validiert werden kann. Machine Learning kann hilfreich sein, wenn Zusammenhänge komplex oder die Daten hochdimensional sind, während ein statistisches Modell leichter zu erklären und zu warten sein kann. Die Wahl sollte Datenmenge, Prognosewert, Interpretierbarkeit und betriebliche Einschränkungen berücksichtigen.
Data-Science-Spezialisten sollten vor der Auswahl von Tools oder Modellen das Geschäftsziel, die verfügbaren Daten, den Entscheidungsträger und die Definition des Erfolgs klären. Außerdem sollten sie Zugriffsberechtigungen, Liefererwartungen, die Verantwortung für die Bereitstellung und die Prüfung der Ergebnisse bestätigen. So wird verhindert, dass eine attraktive Analyse zu einer Lösung wird, die niemand nutzen kann.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 115 €, was einem Tagessatz von etwa 920 € 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 90% 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 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (36%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (91%), Fertigung (64%) und Einzelhandel (64%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (91%) und Betrieb (73%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data-Science-Experten eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
