Data Science Experten in Zürich
, die mithilfe von KI in wenigen Minuten aus über 15.000 Lebensläufen passend ausgewählt werdenBeauftragen Sie Experten, die komplexe Daten in zuverlässige Prognosen, Empfehlungssysteme und Entscheidungshilfen verwandeln. Arbeiten Sie mit Spezialisten für Python, SQL, maschinelles Lernen und moderne Datenplattformen, die genau zu Ihnen passenden geprüften und verfügbaren Freelancern zugeordnet werden.
Lerne FRATCH Experten in Zürich kennen, die kürzlich Data Science eingesetzt haben
Marco S.
Letzte Position:
Business-Analyst, Data-Warehouse-Entwickler bei NRW.Bank
Business Analyse für das Risikocontrolling.
Entwicklung eines Data Warehouse 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.
Gwang Jin K.
Letzte Position:
Data Scientist / Forscher für angewandte KI, Automatisierung und Datensysteme bei Selbstständig
- Entwicklung und Erprobung von Prototypen in den Bereichen angewandte GenAI, RAG, GraphRAG, lokale LLM, agentische KI und Dokumentenintelligenz für strukturierte Analysen, Extraktion von Befunden, semantische Suche, technisches Reasoning und entscheidungsrelevantes Reporting
- Aufbau privater lokaler-LLM-Workflows und KI-Systemmuster mit Fokus auf Datenschutz, Reproduzierbarkeit, Prüfbarkeit, kostengünstige Inferenz und praktische Nutzerkontrolle
- Erstellung reproduzierbarer Python-/R-Workflows für Datenanalyse, Automatisierung, API-gesteuerte Tools, Validierungslogik, technische Dokumentation und KI-gestützte Softwareentwicklung
- Gestaltung von Workflows auf Basis expliziter Annahmen, nachverfolgbarer Eingaben, prüfbarer Ausgaben und Bewusstsein für Fehlermodi statt Black-Box-"sieht gut aus"-Demos
- Unterstützung der RAHN AG in einem chemischen/Regulierungsumfeld bei der Datenextraktion und -verarbeitung rund um WERCS, einer Regulierungsanwendung für Chemieprodukte und Compliance-Daten
- Analyse komplexer Anwendungs-/Datenbankschemata und Erstellung verschachtelter SQL-Abfragen zur Informationsgewinnung für Mischungsberechnungen, Komponentenbeziehungen, regulatorische Regeln und Reporting-Logik
- Fortführung der praktischen Arbeit in Git/GitHub/GitLab/Bitbucket, Docker-/Linux-Deployment-Mustern, REST-/API-Workflows, Fehlerbehandlung, technischem Schreiben und schneller KI-gestützter Prototypentwicklung
- Aufbau von Workflows für technische Dokumentation, die komplexe Systeme in klare Runbooks, Checklisten, Entscheidungsnotizen und nutzerorientierte Erklärungen überführen
Fabian K.
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
Oliver S.
Letzte Position:
Geschäftsführer und angestellter aktuarieller Berater bei ARCS Actuarial and Risk Consulting Stoll GmbH
- Beratung von Versicherungsunternehmen bei Modellierung, Berichterstattung, Bewertungen, im Risikomanagement und als verantwortlicher Aktuar
- 2023–2025: Verbesserung von Solvency-II-Software, Jahresabschluss (HGB, SII), Prozessoptimierungen, Pricing, SQL- und Python-basierte Berichte für AXA Deutschland, Köln
- 2022–2023: Unterstützung bei Portfolio-Transfer (RAFM-Optimierung; Auswirkung auf HGB-Bilanz, SII, Rückversicherung; Migration zu msg.Life Factory) für Zurich Deutschland, Köln
- 2021 und 2024: Neukonzeption Solvency-II-Modell, Implementierung in Python und Modellerweiterungen; Testing und Dokumentation für PK Rück, Zürich
- 2021–2023: Kontrollrechnungen für Ablaufleistungen von Verträgen; Spezifikation und Test eines Bestandsführungssystems für Produktlaunch bei Youplus, Liechtenstein
- 2021: a) Unterstützung bei der Ausarbeitung eines Rückversicherungsvertrags: Projektmanagement und Analysen; b) Unterstützung bei Solvency-II-Berichterstattung und Mehrjahresplanung für Allianz Leben, Stuttgart
- 2020–2021: Weiterentwicklung und Optimierung von Modellen mit Risk Agility FM (RAFM), Einbindung in IFRS-17-Reportingprozess mit Unify für Allianz Slowakei und Bulgarien
- 2017–2023: Qualitätsverbesserung des RAFM-Modells; Methodikentwicklung; Dokumentation; Optimierung von Prozessen bei Reporting und Planung; Automatisierung mit Excel und Oracle-SQL (auf COR-Life); Implementierung eines Lebens-Rückversicherungsvertrags; Validierung mathematischer Größen im Bestandsführungssystem für SV Versicherung, Stuttgart und Mannheim
- 2015–2017: Projektmanagement und Senior-Aktuar bei Entwicklung eines aktuariellen Projektionstools und im IMAP-Prozess gegenüber Regulator; Anleitung des Reporting-Teams; Analysen; Methodikenentwicklung; Prozesskonzeption; Koordination mit IT, Asset- und Risikomanagement für Allianz Leben, Stuttgart
- 2016–2020: Review von Cash-Flow-Modellen von Investitionsprojekten für B Capital, Zürich
- 2015: Neuaufbau Methodik für MCEV-Berechnung auf Basis MVBS; Schwachstellenanalyse und Mitarbeit bei deren Behebung für Allianz SE, München
- 2014: Solvency-II-Projekt Risikokapitalreporting: Validierung von Datenlieferungen; Analysen für Management und Regulator; Tool-Entwicklung; Prozess- und Dokumentationsverbesserungen; Ausbildung von Teammitgliedern für Aegon Gruppe, Den Haag, Niederlande
Ala L.
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
Karl E.
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
Revealed U.
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.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Data Science einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
26 Jahre
Positionsdauer
2,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
12
Häufigste Fachbereiche
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung
Häufigste Branchen
Bank- und Finanzwesen, Bildung, Informationstechnologie (IT)
Fokus der Zertifizierungen
Projektmanagement, Business Intelligence, Informationstechnologie (IT)
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
67%
Doktortitel
17%
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 Zürich 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 Zürich, 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.
- Bank- und Finanzwesen (86%)
- Bildung (71%)
- Informationstechnologie (IT) (71%)
- Professionelle Dienstleistungen (71%)
- Regierung und öffentliche Verwaltung (57%)
- Versicherung (43%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (29%)
- Fertigung (29%)
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, Programmierung und Fachwissen, um aus strukturierten und unstrukturierten Daten nützliche Entscheidungen abzuleiten. Experten entwerfen Experimente, bereiten Datensätze auf, erstellen Prognosemodelle und kommunizieren Ergebnisse verständlich. Die Arbeit kann Prognosen, Personalisierung, Risikoanalysen und operative Planung unterstützen.
Typische Ergebnisse
Data-Science-Projekte liefern häufig Modelle, analytische Produkte und wiederverwendbare Abläufe statt einmaliger Berichte.
- Prognosen für Nachfrage, Umsatz und Kapazität
- Empfehlungs- und Klassifikationssysteme
- Kundensegmentierung und Churn-Analysen
- Versuchsdesign und Wirkungsmessung
- Dashboards, Datenprodukte und Modelldokumentation
Ökosystem und Werkzeuge
Python wird häufig mit pandas, NumPy, scikit-learn, Jupyter und PyTorch eingesetzt, während R für statistische Analysen und Forschung weiterhin wertvoll ist. SQL ist zentral für die Abfrage von Geschäftsdaten, und Spark unterstützt die verteilte Verarbeitung. Gute Experten arbeiten außerdem mit Cloud-Data-Warehouses, dbt, APIs, Git und Werkzeugen für die Modellbereitstellung.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise, wenn interne Teams eine klare analytische Richtung, ein schnell geliefertes Modell oder eine unabhängige Prüfung bestehender Arbeiten benötigen. In Zürich können Projekte Finanzdienstleistungen, Versicherungen, das Gesundheitswesen, den Einzelhandel oder industrielle Abläufe betreffen. Die Zusammenarbeit kann remote, vor Ort oder hybrid organisiert werden.
- Geschäftsfragen bleiben unklar oder lassen sich nur schwer messen
- Die Datenqualität blockiert eine Produkt- oder Reporting-Initiative
- Ein Prototyp muss zu einem zuverlässigen produktiven Service werden
- Bestehende Modelle benötigen Validierung, Überwachung oder Verbesserung
Wichtige Fähigkeiten
Starke Fachleute verbinden technische Entscheidungen mit geschäftlichen Ergebnissen. Sie verstehen Stichproben, Feature Engineering, Modellauswahl, Validierung, Erklärbarkeit und Datenschutz. Außerdem können sie Ergebnisse für nicht technische Stakeholder verständlich machen und Pipelines erstellen, die auch nach der Übergabe wartbar bleiben.
Wie Qualität beurteilt wird
Achten Sie eher auf Belege für eine solide Problemdefinition, reproduzierbare Analysen und eine ehrliche Bewertung als nur auf beeindruckende Modellnamen. Ein fähiger Spezialist erklärt Annahmen, berücksichtigt Data Leakage und Verzerrungen, prüft die Leistung anhand einer aussagekräftigen Baseline und legt fest, wie die Ergebnisse überwacht werden. Erfahrung in der relevanten Branche und klare Kommunikation sind ebenso wichtig.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Data Science am häufigsten gestellt werden.
Data Science wird eingesetzt, um Rohdaten in Prognosen, Empfehlungen, Klassifikationen und messbare geschäftliche Erkenntnisse zu verwandeln. Typische Anwendungen sind Betrugserkennung, Bedarfsplanung, Kundenanalyse, medizinische Forschung und Prozessoptimierung.
Data Science ist ein breites Fachgebiet, das statistische Analyse, Softwareentwicklung, Fachwissen und maschinelles Lernen verbindet. Datenanalyse konzentriert sich häufig darauf, zu erklären, was passiert ist, während maschinelles Lernen sich auf Systeme konzentriert, die Muster erlernen. Ein Data-Science-Projekt kann beides umfassen.
Ein guter Data Science Spezialist arbeitet in der Regel sicher mit SQL, Python, Datenmodellierung, Statistik und Visualisierung. Je nach Projekt sind außerdem Kenntnisse in Cloud-Data-Warehouses, MLOps, Spark, Experimenten, Produktdenken und Data Governance hilfreich.
Das passende Erfahrungsniveau für Data Science hängt vom Risiko, der Datenqualität und dem produktiven Umfang der Arbeit ab. Eine fokussierte Analyse kann ein anderes Profil erfordern als ein reguliertes Entscheidungssystem, ein Echtzeitmodell oder eine Plattform, die von einem internen Team gewartet werden muss.
Data Science eignet sich häufig gut für die remote Zusammenarbeit, da Daten, Notebooks und Cloud-Umgebungen sicher geteilt werden können. Vor-Ort-Termine in Zürich können dennoch bei Stakeholder-Interviews, dem Zugriff auf sensible Daten und Workshops helfen. Anforderungen an Deutsch oder Englisch sollten zu Beginn vereinbart werden.
Gute Data Science beginnt mit einer präzisen Fragestellung und nutzt geeignete Daten, transparente Annahmen und eine gründliche Validierung. Fragen Sie, wie der Spezialist mit fehlenden Daten, Data Leakage, Verzerrungen, Baseline-Vergleichen, Erklärbarkeit und der Überwachung nach der Bereitstellung umgeht.
Data Science erfordert nicht immer maschinelles Lernen. Ein gut geplantes Experiment, eine statistische Analyse, eine Prognosemethode oder ein klares Datenprodukt kann die Geschäftsfrage wirksamer beantworten als ein komplexes Modell.
Klären Sie vor Beginn der Data Science-Arbeit, welche Entscheidung das Projekt unterstützen soll, welche Daten verfügbar sind, welche Zugriffsregeln gelten, woran der Erfolg gemessen wird und wer das Endergebnis verantwortet. Außerdem sollten Ergebnisse, Zuständigkeiten für den produktiven Betrieb, Dokumentation und die Kommunikation der Erkenntnisse vereinbart werden.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Zurich, Schweiz, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 127 €, was einem Tagessatz von etwa 1.017 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Zurich, Schweiz, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 67% mindestens einen Master-Abschluss und 17% einen Doktortitel.
Freelancer in Zurich, Schweiz, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 26 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Deutsch (100%), Englisch (100%) und Französisch (57%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Bank- und Finanzwesen (86%), Bildung (71%) und Informationstechnologie (IT) (71%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Zurich, Schweiz, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Business Intelligence (86%), Informationstechnologie (IT) (86%) und Produktentwicklung (71%).
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:
Zürich 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
