Data-Science-Experten in Zürich
, die mithilfe von KI in wenigen Minuten aus über 15.000 CVs passend ausgewählt werdenBeauftragen Sie Experten, die komplexe Daten in zuverlässige Prognosen, Empfehlungssysteme und messbare Geschäftsentscheidungen verwandeln. Arbeiten Sie mit Spezialisten für Python, SQL, maschinelles Lernen und Cloud-Analytics, die schnell mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammengebracht werden.
Lerne FRATCH Experten in Zürich kennen, die kürzlich Data-Science-Experten eingesetzt haben
Marco S.
Letzte Position:
MS Power BI-Entwickler bei Bayern Facility Management GmbH
Power BI-Entwicklung und -Administration, Schulung, Beratung, Datenmodellierung, DAX-Entwicklung
MS Fabric, MS Power BI, DAX
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; Impact 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 von Bestandssystem 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 aktuarielle 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
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
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-Experten einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
26 Jahre
Positionsdauer
2,5 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
83%
Doktortitel
17%
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 Zürich 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 Zürich, 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.
- 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 abdeckt
Data Science verbindet Statistik, Programmierung, Domänenwissen und maschinelles Lernen, um nützliche Signale aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen. Spezialisten verwandeln Rohinformationen in Prognosen, Klassifizierungen, Empfehlungen, Experimente und Entscheidungshilfen, die konkrete Geschäftsmaßnahmen unterstützen.
Was damit entwickelt wird
Data Science kommt in Produkten und internen Systemen in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Fertigung, Mobilität und Technologie zum Einsatz. Typische Ergebnisse sind:
- Modelle für Nachfrage, Risiken und Kundenabwanderung
- Empfehlungs- und Personalisierungssysteme
- Workflows zur Erkennung von Betrug, Anomalien und Qualitätsproblemen
- Prognose-Dashboards und Tools zur Entscheidungsunterstützung
Ökosystem und Tools
Python und SQL sind gängige Grundlagen, ergänzt durch pandas, NumPy, scikit-learn, Jupyter und Visualisierungstools wie Tableau oder Power BI. Je nach Arbeitslast nutzen Spezialisten außerdem PyTorch oder TensorFlow, Spark, dbt, Cloud-Datenbanken und Orchestrierungstools für wiederholbare Datenpipelines.
Wann Unternehmen Spezialisten hinzuziehen
Freelance-Expertise hilft, wenn ein Unternehmen wertvolle Daten besitzt, aber keinen klaren Weg von der Exploration bis zur Produktion hat. Sie ist nützlich, um einen neuen Anwendungsfall zu validieren, ein bestehendes Modell zu verbessern, einen Prognoseprozess zu erstellen oder Analytics mit operativer Software zu verbinden. In Zürich kann die Zusammenarbeit Remote-Arbeit mit Workshops vor Ort und enger Abstimmung zwischen mehrsprachigen Teams verbinden.
Was gute Fachleute liefern
Starke Spezialisten definieren die Geschäftsfrage, bevor sie ein Modell auswählen. Sie prüfen die Datenqualität, dokumentieren Annahmen, verhindern Data Leakage, wählen aussagekräftige Bewertungsmethoden und erklären Unsicherheiten für Nicht-Spezialisten verständlich. Sie wissen auch, wann ein einfacher statistischer Ansatz zuverlässiger ist als ein komplexes Machine-Learning-Modell.
Die Arbeit mit Data Science
Eine erfolgreiche Zusammenarbeit umfasst den Zugriff auf vertrauenswürdige Daten, einen klaren Entscheidungsträger sowie einen Weg zur Bereitstellung und Überwachung. Ergänzende Kompetenzen können Data Engineering, Softwareentwicklung, Cloud-Infrastruktur, Product Discovery und Domänenwissen umfassen. Fachleute sollten reproduzierbare Notebooks oder Code, dokumentierte Merkmale, nachvollziehbare Ergebnisse und einen Wartungsplan hinterlassen.
Häufig gestellte Fragen
Brauchst du Klarheit? Das sind die Fragen, die uns zu Data-Science-Experten am häufigsten gestellt werden.
Unternehmen nutzen Data Science, um Nachfrage zu prognostizieren, Betrug zu erkennen, Kunden zu segmentieren, Abläufe zu optimieren und digitale Produkte zu personalisieren. Die Arbeit kann ein Modell, eine analytische Studie, ein Dashboard oder einen mit bestehenden Systemen verbundenen Entscheidungs-Workflow hervorbringen.
Data Science ist ein umfassendes Fachgebiet, das Datenanalyse, statistische Modellierung, maschinelles Lernen und Experimente umfassen kann. Datenanalyse konzentriert sich häufig darauf, die vergangene und aktuelle Leistung zu erklären, während maschinelles Lernen eine Sammlung von Methoden ist, die Data-Science-Spezialisten für Prognosen oder die Automatisierung von Entscheidungen einsetzen können.
Ein guter Data-Science-Spezialist arbeitet in der Regel sicher mit SQL, Python, Statistik und Datenvisualisierung. Je nach Projekt können Kenntnisse in Data Engineering, Cloud-Datenbanken, MLOps, Produktmanagement oder einer bestimmten Branche genauso wichtig sein wie Modellierungskompetenz.
Das passende Niveau hängt vom Datenrisiko, den geschäftlichen Auswirkungen und den Anforderungen an den Produktivbetrieb ab, nicht einfach von der Größe des Modells. Eine explorative Analyse kann einen fokussierten Spezialisten erfordern, während ein reguliertes Prognosesystem nachweisbare Erfahrung mit Validierung, Dokumentation, Bereitstellung und Überwachung voraussetzt.
Ein großer Teil von Data Science kann remote umgesetzt werden, wenn sicherer Datenzugriff, Dokumentation und regelmäßige Kommunikation gewährleistet sind. Workshops vor Ort können dennoch bei der Problemdefinition und der Abstimmung mit Stakeholdern helfen, insbesondere wenn in Zürich ansässige Teams eine enge Zusammenarbeit oder bestimmte Sprachkenntnisse benötigen.
Ein nützlicher Data-Science-Projektbrief beschreibt die zu verbessernde Geschäftsentscheidung, verfügbare Datenquellen, Sicherheitsvorgaben, erwartete Ergebnisse und den Weg zur Einführung. Außerdem sollte er festlegen, wer für die Entscheidung verantwortlich ist und wie der Erfolg bewertet wird, anstatt zu früh ein bestimmtes Modell vorzugeben.
Prüfen Sie, ob der Spezialist technische Entscheidungen mit dem Geschäftsziel verknüpft und Annahmen anhand realistischer Daten testet. Hochwertige Data-Science-Arbeit ist reproduzierbar, macht Unsicherheiten transparent, ist robust gegenüber Data Leakage und wird durch eine klare Dokumentation sowie einen praktischen Plan für Bereitstellung oder Übergabe ergänzt.
Data Science umfasst häufig Python, SQL, pandas, NumPy, scikit-learn und Jupyter sowie PyTorch oder TensorFlow für Deep Learning. Spezialisten können außerdem Spark, dbt, Cloud-Datenbanken, Orchestrierungstools und Visualisierungssoftware einsetzen, wenn die Arbeit zuverlässig und skalierbar ausgeführt werden muss.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Zurich, Schweiz, die Data Science in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 128 €, was einem Tagessatz von etwa 1.024 € 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, 83% 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 2,5 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-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:
Zürich 
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
