Data Science Experten in Österreich
aus über 15.000 CVs mit der Kraft von AI.Beauftragen Sie Experten, die Rohdaten in klare Modelle, Dashboards und Entscheidungen verwandeln können. Sie arbeiten mit Python, R, SQL, Notebooks und produktionsreifen Analytics-Pipelines. Sie erhalten schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in Österreich kennen, die kürzlich Data Science eingesetzt haben
Chrisabel Prischl
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.
Marcel Steger
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 Fallahdoust
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 Tuta
Letzte Position:
Externer Dozent bei FH Kufstein Tirol – University of Applied Sciences
- Studiengang: Data Science & Intelligent Analytics
- Modul: Big Data Processing
Nikolaus Jäger-Grassl
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.
Georg Oberdammer
Letzte Position:
CIO / CDO bei TroGroup
- Gestaltung und Umsetzung des Transformationskurses für IT & Digitalisierung und Ermöglichung der Weiterentwicklung der Gruppe
- Entwicklung der globalen IT- & Digitalisierungsstrategie (Motto: „ahead of the wave“) auf Basis von Konzernstandards und USP-getriebenen digitalen Lösungen
- Festlegung der Digitalstrategie als Teil der Unternehmensstrategie 2030 mit Fokus auf die Wertdisziplinen „operative Exzellenz“, „Kundenorientierung“, „Produktführerschaft“
- Gestaltung und Implementierung einer geschäftsorientierten, globalen IT-Organisation einschließlich bestehender Shadow-IT-Bereiche
- Digitale Produktentwicklung mit Fokus auf IoT, Data Science, KI, Softwareentwicklung (DevOps), Cloud-Architektur und Azure-Cloud-Services
- Initiierung und Aufbau eines CoE für Künstliche Intelligenz und Data Analytics einschließlich mehrerer agentischer KI-Projekte
- Definition und weltweiter Rollout der Enterprise-, Infrastruktur- und Anwendungsarchitektur
- Cloud-Transformation sowie Einrichtung und Durchführung des globalen S/4HANA-Rollouts inklusive Einführung neuer Funktionen und Module
- Globale Standardisierung, Automatisierung und End-to-End-Digitalisierung von Geschäftsprozessen innerhalb und zwischen den Divisionen
- IT/OT-Integration (Shopfloor, CAx-Integration)
- P&L-Verantwortung und Weiterentwicklung der digitalen Marketing- & Vertriebskanäle, SEO/SEA, Online-Produktkonfiguration, PIM/DAM, eBusiness-/E-Commerce-Systeme
- Implementierung eines globalen Intranet-Portals und mehrerer digitaler Lösungen wie Workday, Concur, Softconcis, Tacto, xFlow
- Weiterentwicklung von Salesforce über CRM hinaus zu einer Sales-Backbone
- Unterstützung bei M&A und Desinvestitionen
- Cyber-Security-Exzellenz, Datenschutz und NIS2-Vorbereitung
- Auf- und Ausbau von Nearshore- und Offshore-Standorten (Polen, Indien)
- Bewertung und Implementierung geschäftswertgetriebener IT-Innovationen wie RPA, Business-Process-KI und Low-Code
- IT-Budgetierung und Controlling, KPI-Reporting und Verhandlung großer IT-Verträge
- Globales Recruiting, Mitarbeiterbindung und -entwicklung
- Stakeholder-Management mit Geschäftsführung und Bereichsleitern
Armin Fanzott
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 Schön
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 Schakmann
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 Lang
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 einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
19 Jahre
Positionsdauer
2,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Fertigung, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
89%
Doktortitel
11%
Zertifizierungen pro Freelancer
5
Häufigste Sprachen
Deutsch, Englisch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 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 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Datenarbeit, die Entscheidungen informiert
Data Science macht aus Rohdaten Prognosen, Klassifikationen, Experimente und klare geschäftliche Antworten. Es liegt zwischen Analytics, Statistik und Machine Learning und wird genutzt, um Muster zu untersuchen, bevor Teams entscheiden, was als Nächstes gebaut wird. Starke Spezialisten verbinden die Frage, die Daten und das Ergebnis.
Typische Leistungen
- Explorative Analyse und Feature-Arbeit
- Prognosemodelle und Bewertung
- Experiment-Design und A/B-Test-Analyse
- Reporting für Produkt, Finanzen oder Operations
Tools und Stack
Die meisten Projekte nutzen Python, R, SQL, Jupyter, pandas, scikit-learn und Visualisierungstools. Je nach Setup arbeiten Spezialisten auch mit Notebooks, Cloud Data Warehouses und Pipeline-Tools, die Daten von Quellsystemen in nutzbare Modelle überführen. Der passende Stack hängt davon ab, wie das Team Daten speichert, bereinigt und bereitstellt.
Wann externe Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen brauchen oft Freelancer-Support, wenn ein Projekt frische Analysen, einen Modell-Prototypen oder einen festen Lieferzeitraum braucht. Das ist auch üblich, wenn interne Teams ausgelastet sind, wenn ein einmaliger Use Case einen Spezialisten braucht oder wenn Stakeholder in Österreich jemanden wollen, der remote arbeitet und bei Bedarf an lokalen Meetings teilnimmt.
Was starke Spezialisten tun
- Die richtige geschäftliche Frage stellen, bevor sie coden
- Daten bereinigen, ohne ihre Grenzen zu verschleiern
- Annahmen prüfen und Abwägungen erklären
- Methoden dokumentieren, damit andere sie wiederverwenden können
Worauf man achten sollte
Starke Data Science Spezialisten zeigen klares Denken, nicht nur Notebook-Kenntnisse. Sie können von unübersichtlichen Quelldaten zu einem Ergebnis kommen, dem ein Unternehmen vertrauen kann, und sie erklären, warum eine Methode zum Problem passt. Für Teams in Österreich bedeutet das oft gutes Englisch und manchmal auch Deutsch, je nach Zielgruppe des Reportings.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Data Science am häufigsten aufkommen.
Ein starker Data Science Experte verwandelt Rohdaten in Analysen, Prognosen und Modelle, die Teams helfen zu entscheiden, was als Nächstes zu tun ist. Dazu kann das Bereinigen von Datensätzen, das Erstellen von Features, das Testen von Hypothesen und das Erklären von Ergebnissen in verständlicher Sprache gehören. Die besten Spezialisten bleiben nicht bei einem Notebook stehen; sie verbinden die Arbeit mit einer echten geschäftlichen Frage.
Data Science geht meist tiefer als Reporting- oder Dashboard-Arbeit. Analytics konzentriert sich oft darauf, was passiert ist, während Data Science auch fragt, was passieren wird und welche Maßnahme wahrscheinlich wirkt. In der Praxis überschneiden sich beide Bereiche, und viele Projekte brauchen beides.
Ein solider Data Science Spezialist arbeitet meist mit Python, R, SQL und Notebook-Tools wie Jupyter. Viele kennen auch pandas, scikit-learn, Visualisierungsbibliotheken und Cloud Data Warehouses. Bei manchen Projekten sind Kenntnisse in Notebooks, Versionskontrolle und grundlegender Bereitstellung genauso wichtig wie das Erstellen von Modellen.
Freiberufliche Data Science Hilfe ist sinnvoll, wenn ein Team schnelle Analysen, einen Modell-Prototypen oder zusätzliche Kapazität für ein bestimmtes Projekt braucht. Sie hilft auch, wenn das Problem einen Spezialisten mit Erfahrung in Experimenten, Prognosen oder Feature-Design erfordert. Viele Unternehmen holen sich externe Expertise, bevor sie sich auf einen größeren internen Aufwand festlegen.
Ja, Data Science eignet sich oft sehr gut für die Remote-Zusammenarbeit, weil die wichtigsten Grundlagen Daten, Dokumentation und klare Review-Zyklen sind. Für Teams in Österreich ist meist eine remote Lieferung mit regelmäßigen Abstimmungen am besten, und Vor-Ort-Meetings nur dann, wenn eine enge Abstimmung nötig ist. Die Sprachanforderungen hängen vom Publikum ab, daher ist Englisch üblich, Deutsch aber manchmal hilfreich.
Data Science ist die breitere Disziplin: Sie umfasst Analyse, Datenaufbereitung, Experimente und Kommunikation, nicht nur Vorhersagemodelle. Machine Learning ist eine Methode innerhalb dieses Feldes. Ein Freelancer, der beides versteht, kann entscheiden, ob ein einfacherer statistischer Ansatz oder ein komplexeres Modell besser passt.
Data Science Projekte unterscheiden sich stark, daher hängt das richtige Niveau von der Aufgabe ab. Eine saubere explorative Studie braucht vielleicht jemanden, der stark in Statistik und Storytelling ist, während ein Produktionsmodell jemanden braucht, der mit Datenqualität, Bewertung und Übergabe umgehen kann. Wichtig ist der Nachweis relevanter Projektarbeit, nicht eine feste Zahl an Jahren.
Achten Sie auf ein klares Problemverständnis, sorgfältigen Umgang mit Daten und Ergebnisse, die ohne Fachjargon erklärbar sind. Ein guter Data Science Spezialist zeigt, wie der Ansatz validiert wurde, welche Abwägungen getroffen wurden und wie die Arbeit wiederverwendet werden kann. Wenn jemand Methoden mit Geschäftswirkung verbinden und trotzdem präzise bleiben kann, ist das meist ein starkes Zeichen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 121 €, was einem Tagessatz von etwa 970 € 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, 89% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.
Freelancer in Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 19 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (30%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Fertigung (70%) und Einzelhandel (70%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (90%) und Produktentwicklung (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Science eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
