Die Auswertung zeigt, welche Technologien, Arbeitsmodelle, Benefits und ausgeschriebenen Brutto-Gehälter in Stellenanzeigen für Data Scientist häufig vorkommen.
Pfeile zeigen, ob der jeweilige Anteil gegenüber der Vorperiode gestiegen oder gesunken ist.
Ausgeschriebene Brutto-Jahresgehälter aus passenden IT-Inseraten.
Gehaltswerte beziehen sich auf in Inseraten ausgeschriebene Brutto-Gehaltsspannen, nicht auf gemessene Ist-Gehälter von Beschäftigten.
Median der ausgeschriebenen Brutto-Jahresgehälter in den Branchen mit der höchsten Inseratspräsenz.
Häufig genannte Technologien sind Python, SQL, AWS, Azure, R sowie ML-Frameworks wie scikit-learn und PyTorch. Häufig vertretene Standorte sind Berlin, München und Frankfurt am Main. Onsite- und Hybrid-Modelle dominieren, Full Remote ist vereinzelt sichtbar.
Rollenbezeichnung konkretisieren: Data Scientist mit Angabe von Schwerpunkten (z. B. Machine Learning, Data Engineering, AI) verwenden.
Technologien priorisieren: Python und SQL prominent nennen; bei Cloud- oder ML-Fokus AWS, Azure, scikit-learn oder PyTorch hervorheben.
Gehaltstransparenz schaffen: ausgeschriebene Brutto-Gehaltsspannen angeben, um Erwartungen zu klären.
Prägnanter Titel: Data Scientist (Machine Learning / Data Engineering) statt nur ‚Data Scientist‘.
Klare Tech- und Tool-Liste: Kern-Stack (z. B. Python, SQL, Pandas, scikit-learn, PyTorch) benennen.
Ausgeschriebene Brutto-Gehaltsspanne angeben und Median oder Durchschnitt nennen.
Passende IT-Jobs
Jobsuche für Bewerber mit denselben Filtern.
IT-Stellenanzeigen auf DEVjobs verbinden einen klaren Tech-Stack, ein ausgeschriebenes Brutto-Gehalt und das Arbeitgeberprofil.