Data-Science-Experten in Wien
für zuverlässige Modelle und Entscheidungen, dank KI in wenigen Minuten vermitteltBeauftragen Sie Experten, die komplexe Daten in Prognosemodelle, Empfehlungssysteme und übersichtliche Dashboards verwandeln. FRATCH bringt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen, deren Fähigkeiten genau zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Wien kennen, die kürzlich Data-Science-Experten 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)
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.
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-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
3 Jahre
Positionen pro Freelancer
14
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bank- und Finanzwesen, Gesundheitswesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
78%
Zertifizierungen pro Freelancer
5
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 Wien 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 Wien, 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 29 Okt 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) (89%)
- Bank- und Finanzwesen (67%)
- Gesundheitswesen (67%)
- Einzelhandel (67%)
- Medien, Unterhaltung und Druck (56%)
- Professionelle Dienstleistungen (56%)
- Bildung (44%)
- Transport und Logistik (44%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Data Science umfasst
Data Science verbindet Statistik, Mathematik, Programmierung und Fachwissen, um aus strukturierten und unstrukturierten Daten nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Experten nutzen sie, um die Nachfrage zu prognostizieren, Betrug zu erkennen, Produkte zu empfehlen, Abläufe zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu unterstützen. Die Arbeit kann von explorativer Analyse bis hin zu produktiven Machine-Learning-Systemen reichen.
Modelle und Ergebnisse
Typische Aufgaben machen aus einer Geschäftsfrage ein messbares Datenprodukt. Je nach Bedarf können Experten Folgendes liefern:
- Prognose-, Klassifikations- und Clustering-Modelle
- Empfehlungs- und Personalisierungssysteme
- Kundensegmentierung und Abwanderungsanalysen
- Workflows zur Verarbeitung natürlicher Sprache oder von Bildern
- Experimente, Dashboards und entscheidungsfertige Berichte
Tools und Ökosystem
Python wird häufig zusammen mit pandas, NumPy, scikit-learn und Notebooks für Aufbereitung, Analyse und Modellierung eingesetzt. PyTorch und TensorFlow unterstützen Deep Learning, während SQL für den Zugriff auf operative Daten unverzichtbar bleibt. Eine starke Umsetzung umfasst außerdem Cloud-Dienste, Data Warehouses, Git, Container, Orchestrierung und Monitoring.
Wann Unternehmen Spezialisten brauchen
Unternehmen greifen häufig auf freiberufliche Expertise zurück, wenn internen Teams die Kapazität fehlt, ein Modell vom Prototyp in die Produktion überführt werden muss oder eine neue Datenquelle eine zuverlässige Bewertung erfordert. In Wien können Spezialisten Anwendungsfälle in den Bereichen Finanzen, Fertigung, Mobilität, Einzelhandel, Gesundheitswesen und öffentlicher Sektor unterstützen. Remote-Arbeit eignet sich für Analyse und Modellierung; die Zusammenarbeit vor Ort hilft, wenn Zugriff, Workshops oder Fachkontext wichtig sind.
Was starke Experten liefern
Gute Fachkräfte verbinden technische Entscheidungen mit einem klaren Geschäftsergebnis. Sie definieren Zielvariablen, prüfen die Datenqualität, verhindern Data Leakage, wählen geeignete Validierungsmethoden und erklären Unsicherheiten. Außerdem dokumentieren sie Annahmen, erstellen reproduzierbare Pipelines und berücksichtigen Datenschutz, Fairness, Sicherheit und Modell-Drift vor der Bereitstellung.
Die richtige Unterstützung auswählen
Achten Sie auf nachweisbare Erfahrung mit Arbeiten, die Ihren Daten, Einschränkungen und Entscheidungsprozessen ähneln, statt nur auf eine Tool-Liste. Besprechen Sie frühzeitig den Datenzugriff, die Beschriftung, die Infrastruktur, die Verantwortung für die Bereitstellung und die Erfolgskriterien. Ein kompetenter Freelancer kommuniziert Zielkonflikte klar, arbeitet effektiv mit Produkt- und Fachteams zusammen und hinterlässt wartbaren Code, Dokumentation und eine praktische Übergabe.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Data-Science-Experten? Hier findest du die passenden Antworten.
Data Science wird eingesetzt, um Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen auf Basis von Daten zu verbessern. Häufige Anwendungen sind Nachfrageprognosen, Betrugserkennung, Empfehlungen, Kundensegmentierung, Qualitätskontrolle sowie Text- oder Bildanalyse.
Data Science verbindet in der Regel statistisches Denken, Softwareentwicklung und Machine Learning, um wiederverwendbare Datenprodukte zu entwickeln. Business Intelligence konzentriert sich häufig auf Berichte und beschreibende Dashboards, während klassische Statistik eher Inferenz und Studiendesign betont; Projekte können alle drei Ansätze gemeinsam nutzen.
Ein guter Data-Science-Freelancer arbeitet häufig auch mit SQL, Datenmodellierung, Cloud-Speicher, APIs, Git und Bereitstellungs-Workflows. Je nach Projekt sind MLOps, Versuchsdesign, Datenvisualisierung, Fachrecherche und verantwortungsvolle KI wichtige zusätzliche Fähigkeiten.
Das passende Niveau hängt von Datenqualität, Geschäftsrisiko und Umsetzungsphase ab, nicht von einer festen Dauer. Eine fokussierte Analyse kann einen Spezialisten erfordern, der selbstständig mit unübersichtlichen Daten arbeitet, während ein produktives Modell Erfahrung mit Tests, Bereitstellung, Monitoring und der Akzeptanz durch Stakeholder benötigt.
Data Science eignet sich häufig gut für die Remote-Zusammenarbeit, da Analysen, Notebooks, Code-Reviews und Modellevaluierungen online erfolgen können. Sitzungen in Wien oder vor Ort können dennoch bei sensiblen Datenzugriffen, Workshops, deutschsprachiger Kommunikation oder der engen Zusammenarbeit mit operativen Teams hilfreich sein.
Bitten Sie den Data-Science-Experten zu erklären, wie er das Ziel definiert, die Datenqualität prüft, eine Baseline auswählt und den Geschäftswert misst. Gute Antworten gehen auf Validierung, Data Leakage, Unsicherheit, Reproduzierbarkeit und die Nutzung des Modells nach der Umsetzung ein.
Data-Science-Arbeit sollte nicht standardmäßig mit einem komplexen Modell beginnen. Wenn eine transparente Regel oder statistische Baseline das Problem zuverlässig löst, kann sie vorzuziehen sein; Machine Learning wird wertvoll, wenn Muster nur schwer manuell abzubilden sind und ausreichend relevante Daten verfügbar sind.
Für Data Science sollten die Geschäftsentscheidung, die verfügbaren Daten, Zugriffskontrollen, die Erfolgskennzahl, das Lieferformat und die Verantwortung für die Bereitstellung vereinbart werden. Klären Sie außerdem, wer die Ergebnisse validiert, wie sensible Informationen verarbeitet werden und ob der Freelancer nach dem Start das Monitoring unterstützen soll.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 115 €, was einem Tagessatz von etwa 919 € 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 78% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Wien, Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 3 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 (33%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Wien, Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (89%), Bank- und Finanzwesen (67%) und Gesundheitswesen (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (89%) und Produktentwicklung (78%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data-Science-Experten 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
