Data Science Experten in Wien
für bessere Entscheidungen finden, in wenigen Minuten vermittelt mit geprüften und verfügbaren FreelancernBeauftragen Sie Experten, die komplexe Daten in zuverlässige Prognosen, Empfehlungssysteme und klare Geschäftserkenntnisse verwandeln. Arbeiten Sie mit Spezialisten für Python, SQL, maschinelles Lernen und statistische Modellierung, die durch eine schnelle KI-gestützte Auswahl genau zu Ihren Anforderungen passen.
Lerne FRATCH Experten in Wien kennen, die kürzlich Data Science 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
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 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, Betrieb
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Personalwesen
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
88%
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 Wien 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 Wien, 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 19 Sep 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) (88%)
- Bank- und Finanzwesen (63%)
- Gesundheitswesen (63%)
- Einzelhandel (63%)
- Bildung (50%)
- Fertigung (50%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (50%)
- Versicherung (38%)
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 analytisches Denken, um Rohinformationen in nützliche Erkenntnisse zu verwandeln. Spezialisten sammeln, bereinigen und untersuchen Daten und erstellen anschließend Modelle, die Muster erklären, Ergebnisse vorhersagen oder Entscheidungen unterstützen. Die Arbeit kann von einer gezielten Analyse bis zu einem produktiven System reichen, das in einer ganzen Organisation eingesetzt wird.
Modelle und Ergebnisse
- Nachfrage, Umsatz, Risiko oder Kundenverhalten prognostizieren
- Klassifikations-, Regressions- und Empfehlungsmodelle entwickeln
- Experimente konzipieren und geschäftliche Auswirkungen messen
- Dashboards, Berichte und entscheidungsreife Analysen erstellen
Gute Arbeit verbindet ein Modell mit einer klaren Geschäftsfrage. Sie definiert außerdem geeignete Kennzahlen, dokumentiert Annahmen und erklärt Ergebnisse für Menschen, die nicht täglich mit Code arbeiten.
Tools und Ökosystem
Python wird häufig zusammen mit pandas, NumPy, scikit-learn und Notebook-Umgebungen eingesetzt. Spezialisten arbeiten möglicherweise auch mit R, SQL, Spark, Cloud-Data-Warehouses und Orchestrierungstools. Machine-Learning-Projekte umfassen oft Bereitstellungsdienste, Modellüberwachung, Versionskontrolle und reproduzierbare Pipelines statt isolierter Notebooks.
Wann Unternehmen Unterstützung brauchen
- Eine neue Datenquelle muss bereinigt, validiert und strukturiert werden
- Bestehende Berichte erklären veränderte Geschäftsergebnisse nicht
- Ein Vorhersagemodell muss vom Prototyp in den produktiven Betrieb überführt werden
- Ein internes Team benötigt Unterstützung bei Experimenten oder Messungen
Unternehmen in Wien können Data Science für Finanzen, Mobilität, Fertigung, Einzelhandel, Gesundheitswesen und öffentliche Dienstleistungen einsetzen. Freiberufliche Spezialisten können gezieltes Fachwissen einbringen und dabei remote oder mit Teams vor Ort zusammenarbeiten.
Wichtige Fähigkeiten
Ein starker Experte versteht Wahrscheinlichkeitsrechnung, statistische Inferenz, Feature Engineering und Modellbewertung. Er kann mit relationalen Daten, APIs und Cloud-Umgebungen arbeiten und zugleich Data Leakage, Verzerrungen, Drift und schwache Stichproben erkennen. Kommunikation ist ebenso wichtig: Eine nützliche Analyse macht Unsicherheiten sichtbar und zeigt Stakeholdern einen praktikablen nächsten Schritt.
Den richtigen Spezialisten auswählen
Beginnen Sie mit der Entscheidung, die das Projekt verbessern soll, den verfügbaren Daten und dem erwarteten Ergebnis. Prüfen Sie anschließend, ob der Spezialist vergleichbare Anforderungen an Datenqualität, Modellierung und Bereitstellung bewältigt hat. Bitten Sie um einen klaren Validierungsansatz, verständliche Dokumentation und eine Erklärung, wie die Ergebnisse nach der Übergabe gepflegt werden. Für die Zusammenarbeit mit Wien-Bezug sollten Sie Erwartungen an die Arbeit vor Ort und die Arbeitssprache frühzeitig klären.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Data Science? Hier findest du die passenden Antworten.
Data Science wird eingesetzt, um Muster in Daten zu erkennen und daraus Prognosen, Klassifikationen, Empfehlungen oder operative Erkenntnisse abzuleiten. Typische Aufgaben sind Kundenanalysen, Betrugserkennung, Nachfrageplanung, Experimente und automatisierte Entscheidungsunterstützung.
Data Science konzentriert sich häufig auf Prognosen, Experimente und statistische Modellierung, während Business Intelligence meist die Berichterstattung über bereits Geschehenes in den Mittelpunkt stellt. Die beiden Disziplinen überschneiden sich, und ein gutes Projekt kann neben Prognosemodellen auch Dashboards benötigen.
Ein kompetenter Data Science Spezialist arbeitet häufig mit Python, SQL, Statistik, Data Engineering und Cloud-Diensten. Je nach Projekt sind auch Erfahrungen mit Machine Learning Operations, Visualisierung, Experimenten oder einer bestimmten Branche wichtig.
Das passende Niveau hängt von der Datenqualität, dem Modellrisiko und der Frage ab, ob das Ergebnis produktiv eingesetzt werden muss. Eine gezielte Analyse kann einen Spezialisten mit einem begrenzten Kompetenzprofil erfordern, während ein produktives Machine-Learning-System Erfahrung in Modellierung, Bereitstellung, Überwachung und Stakeholder-Kommunikation voraussetzt.
Ja, ein großer Teil von Data Science kann remote erledigt werden, wenn Datenzugriff, Dokumentation und Kommunikation gut organisiert sind. Treffen vor Ort in Wien können dennoch bei Workshops, der Erkundung des Fachbereichs, sensiblen Prozessen oder der Zusammenarbeit mit Teams helfen, die den persönlichen Austausch bevorzugen.
Achten Sie auf eine klare Verbindung zwischen Geschäftsfrage, Daten und Bewertungsmethode. Ein starker Data Science Freelancer erklärt Annahmen, prüft Data Leakage und Verzerrungen, vergleicht sinnvolle Baselines und dokumentiert, wie das Ergebnis eingesetzt und gepflegt wird.
Data Science ist die umfassendere Disziplin und umfasst Datenaufbereitung, Statistik, Analyse, Kommunikation und Modellierung. Machine Learning ist eine Gruppe von Methoden innerhalb dieser Disziplin und konzentriert sich auf Systeme, die Muster aus Daten für Aufgaben wie Prognosen oder Klassifikationen lernen.
Definieren Sie die zu verbessernde Entscheidung, die verfügbaren Datenquellen, Zugriffsbeschränkungen und das erwartete Ergebnis. Für Data Science ist es außerdem sinnvoll, Erfolgskennzahlen, Validierungsregeln, Verantwortlichkeiten für die Bereitstellung und die Frage zu vereinbaren, ob die Zusammenarbeit remote, vor Ort in Wien oder hybrid stattfinden soll.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 117 €, was einem Tagessatz von etwa 933 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Wien, Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 88% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Wien, 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 Wien, Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (38%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Wien, Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Bank- und Finanzwesen (63%) und Gesundheitswesen (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (88%) und Betrieb (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.
Länder:
Wien 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
