Data-Science-Experten in der Schweiz
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KIBuchen Sie Experten, die Daten in Modelle, Dashboards und Entscheidungsgrundlagen verwandeln. Sie arbeiten mit Python, SQL, Notebooks, BI-Tools und Cloud-Daten-Stacks und werden schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern gematcht.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich Data-Science-Experten eingesetzt haben
Marco Skulschus
Letzte Position:
Business Analyst, Data Warehouse Developer bei NRW.Bank
Business-Analyse für das Risikocontrolling.
Entwicklung eines Data Warehouses auf Basis von MS SQL Server mit Daten aus der FIS Cross-Asset Trading and Risk Platform (ehemals Front Arena).
Implementierung von ETL- und Transformationslogik mit T-SQL und Python (Template Engine Jinja2).
Modellierung und Automatisierung der Datenstrukturen mit Data Vault.
Aufbau von Reporting- und Analyseberichten mit Microsoft Power BI inkl. Schulung und Einführung der Anwender.
Kristian Michael Hertel
Letzte Position:
Globaler IT-Direktor bei JC Newretail AG / Peek & Cloppenburg Group
- Leitung von über 300 Tech-Experten in internen und Beratungsteams
- Transformation der IT zu einer strategischen, produktzentrierten Beratungseinheit
- Als Branchen-Erster: Initiierung der ERP-Migration von SAP → Oracle Fusion
- Implementierung einer KI-Strategie, Aufbau der Data-Science-Kompetenz und Start von KI-Pilotprojekten
- Einrichtung eines IT-Strategiebeirats zur Ausrichtung der Technologie an Vision und Zielen des Unternehmens
- Einführung eines zentralen und standardisierten IT-Lieferantenmanagement-Prozesses, der die IT-Kosten um 10 % senkte
- Auslagerung der internen ERP-Management-Struktur in eine externe Serviceeinheit
- Einführung von IT-Sicherheitsprotokollen, -standards, Schulungen und Systemen
Fabian Kostadinov
Letzte Position:
Dozent bei HWZ University of Applied Sciences
- Gemeinsame Lehre in den CAS AI Management- und CAS AI Innovation-Programmen für künftige KI-Manager
- Vermittlung von Themen wie Datenplattformen, KI-Architekturen, Grundlagen der Technologie-Einführung und Erfolgsfaktoren von KI-Initiativen in Unternehmen
Marco Casagli
Letzte Position:
Globaler Prozessverantwortlicher Business Intelligence bei Interroll SA
- Übernehme die Rolle des Global Process Owner im Bereich Business Intelligence und trage zur Gestaltung der Datenstrategie bei
- Verantwortlich für die globale BI-Plattform auf Basis von SAP BW4/HANA, SAP Analytics Cloud, Datasphere, Analysis for Office und Power BI
- Zusammenarbeit mit dem FICO-Team dank meiner erworbenen Kenntnisse in diesem Bereich
- Enge Zusammenarbeit mit den Fachbereichen weltweit, um Dashboards, Datenmodelle und Berichte zu erstellen, die wertvolle Einblicke bieten
- Koordination internationaler Analytics-Teams als Projektleiter und Berichterstattung über den Projektfortschritt an den Vorstand
- Teilnahme am zweijährigen S/4-Implementierungsprojekt mit SAP Schweiz, Koordination des SAP-Implementierungsteams in Portugal und Sicherstellung des Go-live mit funktionierenden Dashboards und Berichten sowie abgeglichenen Daten zu S/4
- Leitung von BI-Projekten in Vertrieb, Finanzen, globalen KPIs, Fertigung und Einkauf als Projektleiter; bei Bedarf selbst entwickelt und programmiert
- Führung der Migration von Berichten von BusinessObjects und Lumira zu Analysis for Office und BW4/HANA
- Entwicklung von Spend-Analytics-Datenmodellen und Dashboards zur Analyse des Einkaufs in über 30 Gesellschaften, erzielt 8 % Einsparungen im Einkaufsvolumen und höhere Gruppenprofitabilität
- Definition der Datenstrategie für die Gruppe
- Erstellung der globalen Business-Intelligence-Seite auf Viva Engage, Veröffentlichung von Berichten und Aufbau der BI-Website mit Links zu Schulungen, BI-Richtlinien sowie Liste der Berichte und Dashboards
- Erstellung von Success Stories als Business Use Cases, veröffentlicht auf Viva Engage
- Globale Führung der Business-Intelligence-Funktion mit Koordination der BI-Entwicklungsteams in der Schweiz und im Ausland
- Persönliche Entwicklung von Datenmodellen, Berichten und Dashboards
- Beteiligung an Datenschutz- und Sicherheitsfragen, um eine korrekte Einhaltung der Datenverwaltung zu gewährleisten
- Programmierung in verschiedenen Programmiersprachen
- Leitung von mehr als 15 BI-Projekten über 5 Jahre mit agiler Methodik, termingerecht, im Budget und mit hoher Qualität abgeschlossen
- Verfassen der BI-Richtlinien für den richtigen Einsatz von BI-Tools im Unternehmen
Andreas Illig
Letzte Position:
Geschäftsentwicklung bei SoftQuadrat GmbH
- Analyse der aktuellen Situation und Neupositionierung der Marke
- Aufbau Recruiting, Vertrieb und Kundenbetreuung
- Planung für Teilnahmen an Messen
- Etablierung eines Sales-Prozess
- Einführung eines CRM-Tools (Pipedrive)
- Aufbau einer Tochterfirma in der Schweiz
- Umsetzung aller Aspekte im Personalverleih
Kalin Stefanov
Letzte Position:
Senior Data Engineer / Architekt bei Samsung Logistics
- Konzipierte und implementierte ein strukturiertes, dreistufiges Enterprise-Data-Warehouse-Modell in Azure und schuf so eine robuste und skalierbare Datenumgebung.
- Migrierte veraltete Stored Procedures zu optimierten Azure Data Factory (ADF)-Pipelines und verbesserte dadurch die Datenverarbeitungseffizienz.
- Führte eine umfassende, Git-basierte Versionsverwaltung ein, um eine strenge Versionskontrolle und kollaborative Entwicklungsprozesse sicherzustellen.
- Etablierte automatisierte Data-Quality-Frameworks mit proaktiver Überwachung und Alarmierung, was die Datenintegrität und Zuverlässigkeit deutlich steigerte.
- Leitete das Design eines Enterprise-Datenmodells, das eine Self-Service-BI-Umgebung ermöglichte und den Fachbereichen erweiterte Analysefunktionen bot.
- Entwickelte und erstellte aussagekräftige Dashboards und Berichte in Power BI, die rohe Daten in umsetzbare Geschäftserkenntnisse verwandelten.
- Technologien: Azure Data Factory (ADF), Azure, MS-SQL, DataVault 2.0, Git, Power BI, Data-Quality-Automatisierung, Agile/Scrum, Datenmodellierung, Self-Service-BI, Stakeholder-Management.
Ala Lutz
Letzte Position:
VR/AR/ML Vor-Ort-Projektleiter (Vertrag über Experis) bei Meta
- Fungierte als Projektleiter in verschiedenen internen Projekten, einschließlich der Entwicklung und Implementierung innovativer Lösungen auf Basis von Machine Learning, Virtual und Augmented Reality mit dem Ziel, eine hervorragende Nutzererfahrung zu bieten
- Steuerte die Projektplanung, -durchführung und -berichterstattung und entwarf Pläne zur Risikominderung und für Zeitplananpassungen, um die Projekte wieder auf Erfolgskurs zu bringen
- Leitete die Prozessoptimierung und führte Projektreviews durch, indem ich als Bindeglied zwischen den Engineering-Teams und den Führungskräften fungierte
- Agierte als Agile Coach und leitete Scrum-Zeremonien wie Daily Stand-ups, Sprint Planning, Sprint Review und Sprint Retrospective
Revealed Upon-Contact
Letzte Position:
Executive-Berater für Unternehmensdaten und Analytik bei Eine mittelgroße Privatbank
- Verantwortlich für die Definition und Umsetzung eines unternehmensweiten Data-Governance-Rahmens mit anfänglichem Fokus auf BCBS-239, einschließlich Data Catalog-Tools und formalisierter Datenverantwortung.
- Leitung der Neuausrichtung und Implementierung eines Enterprise Data Warehouse zur Unterstützung des regulatorischen und Management-Reportings auf einer robusten, integrierten Datenplattform mit Schwerpunkt Finanzen.
- Wesentlicher Beitrag zur Data-, Analyse- und KI-Strategie der Bank, die anschließend vom Vorstand genehmigt wurde.
Hrvoje Kurtović
Letzte Position:
Forscher, Investment Research Institute bei Pictet Group
- Konzipierte und implementierte KI-gestützte Makrofaktormodelle zur Verbesserung von Asset-Allocation-Entscheidungen in Multi-Asset-Portfolios
- Entwickelte Machine-Learning-basierte FX-Handelsstrategien, indem makroökonomische und Stimmungsdaten integriert wurden, um Gewinnchancen zu identifizieren
- Modelle wurden vom Investment Committee übernommen, um Aktien- und Währungsengagements zu steuern
- Zusammenarbeit mit Portfoliomanagern, um Analyseergebnisse in umsetzbare Investment-Erkenntnisse zu übersetzen
Karl Estermann
Letzte Position:
inkl. CI/CD, Automatisierung bei AALS Software AG
- Konzeption und Durchführung eines praxisnahen Echtzeit-Kurses zu Flink und Hadoop mit MapReduce, HDFS, Spark, Flink, Hive, HBase, MongoDB, Cassandra und Kafka
- Erwerb umfangreicher DevOps- und CI/CD-Erfahrung
- Erstellung von ETL/ELT-Pipelines mit Apache-Tools und Pentaho
- Leitung von Projekten in kommunaler Software, Finanzdienstleistungen und Big Data mit Kafka
- Entwicklung von KI-/NLP-Modellen und Chatbots mit RASA, Chatter und Dialogflow
- Aufbau und Verwaltung einer TypeDB-Wissensdatenbank
- Arbeit mit OpenStack, Kubernetes und Podman
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data-Science-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
24 Jahre
Positionsdauer
2,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
14
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Informationstechnologie (IT), Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Strategie und Planung
Bachelor-Abschluss oder höher
89%
Master-Abschluss oder höher
67%
Doktortitel
11%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, 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 der Schweiz 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 der Schweiz, 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es abdeckt
Data Science verwandelt rohe Daten in nützliche Entscheidungen, Prognosen und automatisierte Signale. Es verbindet Statistik, Programmierung und Fachwissen, um Probleme in Produkt, Betrieb, Finanzen, Gesundheitswesen und vielen anderen Bereichen zu lösen. Gute Arbeit beginnt mit einer klaren Frage, nicht mit einem Modell.
Typische Arbeit
- Datenbereinigung, Feature-Arbeit und explorative Analyse
- Vorhersagemodelle, Klassifikation und Forecasting
- Experimentanalyse, KPI-Design und Reporting
- Datenpipelines und reproduzierbare Notebooks
Tools und Stack
Die meisten Projekte nutzen Python, SQL, pandas, NumPy, scikit-learn, Jupyter und Visualisierungstools wie Power BI, Tableau oder Looker. Viele Spezialisten arbeiten auch mit Spark, dbt, Airflow und Cloud-Datendiensten, wenn das Datenvolumen oder der Workflow es braucht. Der richtige Stack hängt davon ab, wie das Team Daten speichert, bewegt und nutzt.
Wann Hilfe sinnvoll ist
Unternehmen brauchen oft freiberufliche Unterstützung, wenn ein internes Team zu wenig Kapazität hat, ein Projekt eine frische Perspektive braucht oder ein Prototyp in die Produktion überführt werden soll. In der Schweiz kommt das oft in regulierten Branchen, internationalen Teams und zweisprachigen Umgebungen vor, in denen gute Dokumentation wichtig ist. Gute Spezialisten können je nach Zugriffs- und Kollaborationsbedarf remote oder vor Ort arbeiten.
Was starke Spezialisten tun
Starke Data-Science-Profis stellen früh die richtigen Fragen. Sie prüfen Annahmen, dokumentieren Datenprobleme, erklären Abwägungen und machen Ergebnisse für nicht-technische Teams nutzbar. Sie wissen auch, wann eine einfache Baseline besser ist als ein komplexes Modell.
Anzeichen, dass Sie einen brauchen
- Die Daten sind unordentlich, unvollständig oder über verschiedene Systeme verteilt
- Es gibt Reports, aber niemand vertraut den Zahlen
- Für eine echte Entscheidung werden Prognosen oder Klassifikationen benötigt
- Das Team braucht eine Brücke zwischen Geschäftszielen und technischer Arbeit
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Data-Science-Experten am häufigsten aufkommen.
Ein starker Data-Science-Spezialist übersetzt Geschäftsfragen in Analysen, Modelle und klare Empfehlungen. Dazu können Datenbereinigung, Feature-Arbeit, Forecasting, A/B-Test-Analysen und Dashboards gehören. Die besten Experten hören nicht beim Modell auf; sie machen das Ergebnis für Entscheidungen im Alltag nutzbar.
Data Science geht über Reporting und beschreibende Dashboards hinaus. Data Analytics erklärt, was passiert ist, während Data Science auch nach Mustern, Prognosen und Entscheidungsunterstützung sucht. In der Praxis überschneiden sich beide Bereiche, und viele Projekte brauchen beide Fähigkeiten in einer Person.
Ein starker Data-Science-Freelancer arbeitet in der Regel mit Python, SQL, pandas, scikit-learn und Jupyter. Viele kennen auch Visualisierungstools und Cloud-Datendienste sowie Spark oder dbt, wenn Pipelines oder größere Datensätze im Spiel sind. Der genaue Stack hängt davon ab, ob das Ziel Analyse, Modellierung oder produktiver Einsatz ist.
Ein Data-Science-Projekt braucht nicht immer ein sehr senioriges Profil, aber es braucht jemanden, der die gleiche Art von Problem schon gelöst hat. Einfache Reports und explorative Arbeiten kann ein breiter Generalist übernehmen, während Forecasting, Experimente oder der Einsatz von Modellen meist tiefere Erfahrung erfordern. Entscheidend ist die Passung, nicht der Titel.
Die nützlichsten angrenzenden Fähigkeiten für Data Science sind SQL, Statistik, Datenvisualisierung und ein solides Geschäftsverständnis. Bei vielen Projekten helfen auch Kenntnisse in Data Engineering, Experimenten und grundlegenden Softwarepraktiken. Kommunikation ist wichtig, weil die Arbeit Stakeholdern erklärt werden muss, die nicht in Notebooks leben.
Ja, die meiste Data-Science-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn der Experte Zugriff auf die richtigen Daten, Tools und Stakeholder hat. In der Schweiz bevorzugen manche Teams ein hybrides Setup für Workshops, Datenzugriff oder die engere Zusammenarbeit mit Fachexperten. Remote-Zusammenarbeit funktioniert am besten, wenn Umfang, Datenquellen und Review-Prozess klar sind.
Achten Sie auf eine klare Problemdefinition, saubere Annahmen und Ergebnisse, die sich an der Realität prüfen lassen. Ein guter Data-Science-Experte erklärt, warum eine Methode passt, wo ihre Grenzen liegen und wie die Arbeit nach der Übergabe gepflegt wird. Schwache Arbeit wirkt oft beeindruckend, lässt aber die Daten unordentlich und die Entscheidung unklar zurück.
Ja, Machine Learning ist oft Teil von Data Science, aber nicht jedes Data-Science-Projekt braucht es. Viele wertvolle Projekte basieren eher auf statistischer Analyse, Experimenten und Business-Reporting als auf komplexen Modellen. Ein starker Experte wählt die einfachste Methode, die die Frage gut beantwortet.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 124 €, was einem Tagessatz von etwa 995 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Schweiz, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 89% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 11% einen Doktortitel.
Freelancer in Schweiz, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 24 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (80%) und Französisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (90%), Informationstechnologie (IT) (80%) und Fertigung (70%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (90%), Informationstechnologie (IT) (90%) und Projektmanagement (70%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data-Science-Experten eingesetzt haben
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
