Data Science Experten in Wien
mit geprüften Spezialisten und der Kraft von KIBeauftragen Sie Experten, die Daten in nutzbare Erkenntnisse, Prognosemodelle und klare Dashboards verwandeln. Von Python- und SQL-Analysen bis zu Machine-Learning-Pipelines und Experiment-Design bekommen Sie geprüfte, verfügbare Spezialisten schnell und präzise vermittelt.
Lerne FRATCH Experten in Wien 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
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
2,7 Jahre
Positionen pro Freelancer
16
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Qualitätssicherung
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Gesundheitswesen, Einzelhandel
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
83%
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 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Worum es geht
Data Science macht aus Rohdaten Entscheidungen. Es verbindet Analyse, Statistik, Programmierung und Fachwissen, um Geschäftsfragen zu beantworten und die Planung zu unterstützen. Unternehmen holen Spezialisten für Prognosen, Segmentierung, Anomalieerkennung, Reporting und Datenprodukte an Bord, die auf sauberen, verlässlichen Daten aufbauen.
Typische Aufgaben
- Explorative Analyse und Datenaufbereitung
- Prognosemodelle und Feature-Arbeit
- Dashboards und Entscheidungshilfen
- A/B-Test-Design und Auswertung
- Datenqualitätsprüfungen und Dokumentation
Tools und Stack
Starke Professionals arbeiten meist mit Python, R, SQL, Notebooks und gängigen Bibliotheken wie pandas, NumPy, scikit-learn und Jupyter. Sie wissen auch, wie man Cloud Data Warehouses, Versionskontrolle und reproduzierbare Pipelines handhabt. Die besten Spezialisten können zwischen Analyse, Modellierung und Übergabe an die Umsetzung wechseln, ohne an Klarheit zu verlieren.
Wann man jemanden beauftragen sollte
Holen Sie sich freies Fachwissen an Bord, wenn ein Team bessere Prognosen braucht, eine einmalige Analyse ansteht oder Daten schnell in ein nutzbares Modell verwandelt werden sollen. Das ist auch sinnvoll, wenn einem internen Team die Zeit für sauberes Bereinigen, Validieren oder die Kommunikation mit Stakeholdern fehlt. In Wien brauchen Unternehmen oft Spezialisten, die mit englischsprachigen Teams arbeiten können und trotzdem lokale Reporting-Anforderungen erfüllen.
Woran man gute Arbeit erkennt
Gute Data-Science-Arbeit ist praxisnah. Sie beginnt mit einer klaren Frage, nutzt nachvollziehbare Methoden und endet mit Ergebnissen, die sich auch Nicht-Technikern erklären lassen. Achten Sie auf Experten, die Annahmen dokumentieren, Alternativen testen und zeigen können, wie ihre Arbeit eine Entscheidung, einen Prozess oder ein Produkt verändert.
Wien-Kontext
Wiener Unternehmen setzen Data Science in Finanzwesen, Versicherungen, Gesundheitswesen, Mobilität, Handel und öffentlichen Projekten ein. Remote-Zusammenarbeit ist bei Analyse und Modellierung üblich, während Vor-Ort-Termine bei workshoplastiger Arbeit, sensiblen Daten oder enger Abstimmung mit Stakeholdern helfen können. Der richtige Spezialist sollte sich in beide Modelle einfügen können.
Häufig gestellte Fragen
Fragen zu Data Science? Hier findest du die passenden Antworten.
Ein starker Data Science Spezialist liefert Analysen, die zu konkreten Maßnahmen führen. Dazu können Prognosen, Kundensegmentierung, Churn-Analysen, Anomalieerkennung, Auswertung von Experimenten und klare Dashboards oder Berichte gehören. Das Ergebnis sollte für Entscheider nutzbar sein und nicht nur technisch korrekt.
Data Science ist breiter als Machine Learning und analytischer als Standard-Reporting. Machine Learning ist ein Teil der Arbeit, wenn Vorhersagen oder Automatisierung gefragt sind, während Business Intelligence stärker auf beschreibendes Reporting und Dashboards fokussiert ist. Viele Projekte verbinden alle drei Bereiche, aber Umfang und Methoden sind nicht gleich.
Ein guter Data Science Freelancer kombiniert meist Python oder R, SQL, Statistik, Datenbereinigung und klare Kommunikation. Je nach Projekt können Kenntnisse in scikit-learn, pandas, Notebooks, A/B-Tests oder Cloud-Datentools sehr wichtig sein. Fachliches Verständnis ist ebenfalls wichtig, weil die beste Antwort vom Geschäftskontext abhängt.
Nicht jedes Data Science Projekt braucht ein großes Team oder eine lange Einrichtung. Wenn es um eine fokussierte Analyse, einen Prototypen oder Hilfe bei unordentlichen Daten geht, kann oft ein starker Spezialist schnell vorankommen. Größere Vorhaben mit vielen Datenquellen, Governance-Anforderungen oder Produktionsbedarf brauchen meist breitere Abstimmung.
Die meiste Data Science Arbeit kann remote erledigt werden, weil die Kernaufgaben Analyse, Modellierung und Review sind. Vor-Ort-Zeit kann trotzdem helfen, wenn der Datenzugang sensibel ist, Stakeholder Workshops brauchen oder das Problem unklar ist und schnelle Abstimmung erfordert. In Wien ist hybrides Arbeiten oft ein praktischer Mittelweg.
Achten Sie darauf, ob der Data Science Experte Entscheidungen erklären, Ergebnisse validieren und mit unvollständigen Daten umgehen kann. Gute Zeichen sind saubere Dokumentation, sinnvolle Annahmen, ordentliches Testen und eine klare Verbindung zwischen der Analyse und der Geschäftsfrage. Ein starkes Portfolio sollte Ergebnisse zeigen, nicht nur Tools.
Ja, denn Data Science geht über Dashboards und Standard-Reporting hinaus. Es hilft, wenn Sie Vorhersagen, Klassifizierung, Experimente oder eine tiefere Mustererkennung brauchen, die BI-Tools allein nicht liefern. Viele Unternehmen nutzen BI für Monitoring und Data Science für die schwierigeren Fragen.
Bereiten Sie die Frage, die verfügbaren Datenquellen, Zugriffsregeln und die Entscheidung vor, die vom Ergebnis abhängt. Ein Data Science Spezialist kann viel schneller arbeiten, wenn das Ziel konkret ist und die Erfolgskriterien klar sind. Es hilft auch zu wissen, wer die Ergebnisse nutzt und wie oft sie gebraucht werden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Wien, Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 121 €, was einem Tagessatz von etwa 971 € 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 83% 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 2,7 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 (17%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Wien, Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Gesundheitswesen (83%) und Einzelhandel (67%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Wien, Österreich, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Business Intelligence (83%) und Qualitätssicherung (83%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Data Science eingesetzt haben
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
