Data Scientist (m/w/d) Jobbeschreibung

Jobbeschreibung Data Scientist (m/w/d)

Ein Data Scientist bei hanfried oder unseren Kundenunternehmen, ist Spezialist für das Erkennen und Nutzen von Mustern in großen Datenmengen. Ziel ist es, mithilfe statistischer Modelle, Algorithmen und maschinellem Lernen konkrete Handlungsempfehlungen für Unternehmen abzuleiten. Data Scientists verbinden tiefes mathematisch-analytisches Verständnis mit technischer Expertise und betriebswirtschaftlichem Denken. Sie analysieren Daten aus unterschiedlichsten Quellen – von Kundendatenbanken über Produktionskennzahlen bis hin zu Social Media oder IoT-Systemen. Daraus entwickeln sie Modelle zur Prognose von Markttrends, zur Optimierung von Geschäftsprozessen oder zur Personalisierung von Kundenerlebnissen. Die Ergebnisse ihrer Arbeit sind oft entscheidungsrelevant für Management, Produktentwicklung oder Marketing. Die Rolle des Data Scientists liegt an der Schnittstelle von IT, Statistik und Business Intelligence. Sie erfordert nicht nur technische Fähigkeiten, sondern auch die Fähigkeit, komplexe Sachverhalte verständlich aufzubereiten und mit anderen Fachabteilungen zusammenzuarbeiten.

Ausbildungsvoraussetzungen Data Scientist (m/w/d)

Für die Tätigkeit als Data Scientist wird in der Regel ein abgeschlossenes Studium vorausgesetzt – meist in Mathematik, Informatik, Statistik, Data Science, Physik, Wirtschaftsinformatik oder einem verwandten MINT-Fach. Zunehmend bieten auch Hochschulen und Akademien spezialisierte Masterstudiengänge oder Zertifikatslehrgänge in Data Science, Machine Learning oder Künstlicher Intelligenz an. Wichtige Grundlagen wie Statistik, Programmieren, Datenbanktechnologie, Data Engineering und Visualisierung werden dort ebenso vermittelt wie Kompetenzen im Bereich Datenschutz, Cloud Computing oder agiler Projektarbeit. Auch Quereinsteiger mit einschlägiger Erfahrung und fundierter Weiterbildung (z. B. durch Bootcamps oder Online-Zertifikate) haben gute Einstiegschancen – besonders bei datengetriebenen Unternehmen.

Typischer Tagesablauf als Data Scientist (m/w/d)

Der Arbeitstag beginnt oft mit dem Einlesen neuer Datenquellen, dem Aufbereiten von Rohdaten (Data Cleaning) und dem Explorieren von Zusammenhängen. Der Data Scientist prüft die Datenqualität, filtert irrelevante Informationen heraus und strukturiert die verbleibenden Daten zur weiteren Analyse. Anschließend werden statistische Methoden oder Machine-Learning-Algorithmen eingesetzt, um Muster zu erkennen, Modelle zu entwickeln und Hypothesen zu testen. Im Verlauf des Tages bereitet der Data Scientist seine Ergebnisse visuell auf, erstellt Dashboards, präsentiert Insights in Meetings oder stimmt sich mit Data Engineers, IT oder Fachabteilungen ab. Der Beruf ist oft projektorientiert und erfordert neben hoher Konzentration auch die Fähigkeit, sich schnell in neue Themen einzuarbeiten.

Weiterbildungsmöglichkeiten und Karrierechancen

Die Karrierepfade im Bereich Data Science sind vielfältig: Mit wachsender Erfahrung können Data Scientists sich auf bestimmte Branchen oder Technologien spezialisieren – etwa auf Predictive Analytics, Recommendation Engines, Computer Vision oder KI-gestützte Geschäftsprozesse. Beliebte Weiterbildungsmöglichkeiten sind Zertifizierungen in Cloud-Umgebungen, spezialisierte Online-Trainings für Machine Learning oder berufsbegleitende Masterprogramme. Der Aufstieg in Rollen wie Lead Data Scientist, Data Science Consultant, Head of Data, AI Product Owner oder Chief Data Officer ist möglich – je nach Unternehmensgröße und Struktur.

Notwendige Fachkenntnisse

Ein Data Scientist benötigt tiefgehende Kenntnisse in Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Datenanalyse. Programmiererfahrung ist ebenfalls essenziell – typischerweise in Sprachen wie Python, R oder SQL. Auch der Umgang mit Datenbanken (relational und NoSQL), Cloud-Plattformen (wie AWS, Azure oder Google Cloud) und Tools wie Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow oder PyTorch gehört zum Handwerkszeug. Visualisierungskompetenz in Tools wie Power BI, Tableau oder matplotlib wird ebenfalls erwartet. Zusätzlich sind Kenntnisse im Bereich Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing (NLP) oder Zeitreihenanalyse von Vorteil. Ein Verständnis für betriebswirtschaftliche Zusammenhänge und die Fähigkeit, Ergebnisse in die Sprache von Entscheidern zu übersetzen, sind ebenfalls unverzichtbar – besonders für die Arbeit in interdisziplinären Teams.

Einsatzbranchen als Data Scientist (m/w/d)

Data Scientists sind in nahezu allen Branchen gefragt – insbesondere im E-Commerce, Finanzwesen, Gesundheitswesen, der Industrie, Logistik, Telekommunikation, bei Start-ups oder in der öffentlichen Verwaltung. Auch Beratungsunternehmen, Forschungsinstitute und Tech-Konzerne beschäftigen Data Scientists, um datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen. Der Arbeitsplatz kann sowohl in-house als auch remote oder im Rahmen von Projektarbeit erfolgen. Besonders in digitalisierten Unternehmen sind Data Scientists längst fester Bestandteil von Innovations- und Strategieabteilungen.

Fun Fact zum Data Scientist (m/w/d)

Ein Data Scientist verbringt durchschnittlich bis zu 80 % seiner Zeit mit dem Aufräumen und Vorverarbeiten von Daten – und nur 20 % mit der eigentlichen Modellierung. Der Beruf ist also weit mehr als nur Algorithmen – es geht um Verständnis, Struktur und Verantwortung für Daten, die ganze Unternehmen bewegen können.

Zukunftsperspektive & Wandel des Berufsbildes

Der Beruf des Bankkaufmanns befindet sich im strukturellen Wandel. Klassische Aufgaben wie die Eröffnung von Konten, Überweisungen oder die Verwaltung von Daueraufträgen werden zunehmend durch digitale Self-Service-Lösungen und Banking-Apps ersetzt. Künstliche Intelligenz unterstützt bereits heute bei der Auswertung von Kundendaten, der automatisierten Risikoanalyse oder bei der Anlageberatung. Dadurch verschiebt sich der Fokus des Berufs: Weg von reiner Produktvermittlung – hin zu individueller, strategischer Beratung. Ein Bankkaufmann der Zukunft wird zunehmend als Finanzberater, Problemlöser und Technologieanwender agieren – mit einem tieferen Verständnis für digitale Tools, rechtliche Rahmenbedingungen und kundenzentrierte Lösungen. Die Fähigkeit, menschliche Nähe mit digitalen Möglichkeiten zu verbinden, wird zum entscheidenden Erfolgsfaktor im Bankenwesen von morgen.

 

Über hanfried:

Die hanfried Personaldienstleistungen GmbH ist ein inhabergeführtes Unternehmen mit Stammsitz in Hamburg und Niederlassungen in Bremen, Oldenburg, Wilhelmshaven und Berlin. Seit über 24 Jahren bieten die hanfried Teams qualitative Personaldienstleistungen von der Arbeitnehmerüberlassung bis zur Personalvermittlung. Ihr Motto lautet: “Personalmanagement ganz persönlich” – sie unterstützen sowohl Arbeitnehmer als auch Unternehmen bei der Jobsuche, Personalvermittlung und Rekrutierungsstrategien.

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