Wie man 2026 eine Stellenbeschreibung für einen Datenwissenschaftler schreibt

Aufgaben und Verantwortlichkeiten eines Datenwissenschaftlers

Schauen wir uns erstmal an, was ein Datenwissenschaftler so macht. Auch wenn das von Job zu Job ziemlich unterschiedlich ist, gibt es ein paar Sachen, die überall gleich sind. Im Großen und Ganzen sind Datenwissenschaftler dafür zuständig, Daten zu nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Ihre Aufgaben und Verantwortlichkeiten können Folgendes umfassen:

• Daten sammeln und bereinigen: Datenwissenschaftler müssen oft Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Websites und Umfragen sammeln. Sie müssen auch sicherstellen, dass die Daten korrekt sind und in einem Format vorliegen, das analysiert werden kann.
• Daten analysieren und interpretieren: Datenwissenschaftler nutzen Statistik und Machine Learning, um Daten zu analysieren und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Sie können auch Visualisierungstools nutzen, um ihre Ergebnisse klar und übersichtlich zu zeigen.
• Vorhersagemodelle erstellen und pflegen: Ein weiterer wichtiger Teil der Datenwissenschaft ist das Erstellen und Pflegen von Vorhersagemodellen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen oder Trends zu erkennen. Das kann das Trainieren und Testen von Modellen beinhalten, sowie deren Optimierung hinsichtlich Genauigkeit und Effizienz.
• Ergebnisse kommunizieren: Die Leute, die in dieser Position arbeiten, müssen ihre Ergebnisse sowohl technischen als auch nicht-technischen Leuten gut rüberbringen können. Das kann bedeuten, dass man Berichte erstellt, Ergebnisse den Beteiligten vorstellt und mit anderen Teammitgliedern zusammenarbeitet.
• Arbeiten mit Teams aus verschiedenen Bereichen: Datenwissenschaftler arbeiten oft mit Leuten aus verschiedenen Bereichen zusammen, wie Softwareentwicklern, Produktmanagern und Wirtschaftsanalysten. Sie müssen gut zusammenarbeiten und ihre Ergebnisse in umsetzbare Empfehlungen umwandeln können.
• Immer auf dem Laufenden bleiben mit neuen Technologien und Methoden: Die Datenwissenschaft entwickelt sich schnell weiter, und wer in diesem Bereich arbeitet, muss immer auf dem Laufenden bleiben, was neue Technologien und Techniken angeht, um gut arbeiten zu können. Das kann zum Beispiel Weiterbildungen, Konferenzen und Online-Communities bedeuten.

Was sollte in der Stellenbeschreibung für einen Datenwissenschaftler stehen?

In diesem Abschnitt schauen wir uns an, was du in den verschiedenen Teilen einer Stellenbeschreibung für einen Datenwissenschaftler reinpacken solltest.

Beschreibung

Wie wir bei der Stellenbeschreibung für Dateningenieure gesehen haben, sollte dieser Abschnitt eine Einführung in die Stelle geben, für die du jemanden suchst. Fang mit einer kurzen Beschreibung des Unternehmens an und sag, warum du einen neuen Datenwissenschaftler suchst. 

Es lohnt sich, die Aufgaben und Projekte, die der erfolgreiche Kandidat übernehmen wird, sowie einige der technischen Anforderungen des Jobs zusammenzufassen. Zum Schluss solltest du in diesem Abschnitt angeben, wie viel Erfahrung du für diese Stelle brauchst. Das hilft Leuten, die einen Job suchen, schnell zu entscheiden, ob sie mehr Zeit und Energie in die Vorbereitung einer Bewerbung stecken wollen.  

Aufgaben eines Datenwissenschaftlers

Der Job als Datenwissenschaftler ist oft ziemlich technisch und man braucht verschiedene Tools und Technologien, um aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen und dann Entscheidungen zu treffen. Die genauen Aufgaben hängen von deinem Unternehmen und dem bestehenden Team ab. Allerdings können sie Folgendes beinhalten: 

• Sammeln und Bereinigen von Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Websites und Umfragen mit Tools wie SQL und Python.
• Analyse und Interpretation von Daten mithilfe statistischer und maschineller Lernverfahren wie linearer Regression und Entscheidungsbäumen.
• Entwickle und pflege Vorhersagemodelle mit Techniken wie Random Forests und Gradient Boosting.
• Deine Ergebnisse in technischen Berichten und Präsentationen mit Visualisierungstools wie Matplotlib und Seaborn rüberbringen.
• Mach dir die Bereitstellung, das Testen, die Validierung und die Wartung von Machine-Learning-Modellen in der Produktion zur Aufgabe, indem du mit Dateningenieuren und Machine-Learning-Ingenieuren zusammenarbeitest.
• Mach Extraktions-, Transformations- und Ladevorgänge von Datenquellen für die Modellierung.
• Entwickle, führe und analysiere A/B-Tests.
• Zusammenarbeit mit Teams aus verschiedenen Bereichen, wie Softwareentwicklern, Produktmanagern und Business-Analysten, um deine Modelle in Produktionssysteme zu integrieren.

Erfahrung

Neben den richtigen Qualifikationen solltest du darauf achten, dass deine Bewerber für die Stelle als Datenwissenschaftler nachweisbare Erfahrung in diesem Bereich haben. Das muss nicht unbedingt eine andere Stelle als Data Scientist sein (je nachdem, für welche Ebene du jemanden suchst), sondern kann auch eine Ausbildung, eigene Projekte und ein umfangreiches Portfolio an Arbeiten umfassen. 

Du solltest hier vielleicht erwähnen, dass deine Bewerber X+ Jahre einschlägige Erfahrung im Bereich Analytik brauchen, um deinen Talentpool einzugrenzen. Ein paar weitere Sachen, die du beachten solltest, sind: 

• Starke technische Fähigkeiten, einschließlich der Beherrschung von Programmiersprachen wie Python und SQL, sowie Erfahrung mit statistischer Analyse und maschinellem Lernen.
• Erfahrung mit Big-Data-Technologien wie Hadoop und Spark.
• Erfahrung mit Visualisierungstools wie Tableau.

Qualifikationen und Fähigkeiten

Datenwissenschaftler müssen verschiedene Sprachen und Tools gut beherrschen. Auch hier hängen die Details von den Systemen ab, die du benutzt, und davon, wie dein Team aufgebaut ist. In vielen Stellenbeschreibungen für Datenwissenschaftler steht, dass man einen Abschluss in einem technischen Bereich wie Informatik, Statistik oder Ingenieurwesen braucht. Das ist aber nicht immer nötig, wenn die Person die richtigen Fähigkeiten und Erfahrungen hat. 

Ein paar der wichtigsten Fähigkeiten und Qualifikationen für einen Datenwissenschaftler sind: 

• Ein passender Abschluss: Auch wenn man für Jobs in der Datenwissenschaft nicht immer einen Abschluss braucht, suchen viele Arbeitgeber lieber Leute, die einen Abschluss in Informatik, Mathe oder Statistik haben.
• Gute Kenntnisse in Mathe und Statistik: Datenwissenschaftler nutzen oft statistische Methoden, um Daten zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen. Deshalb sind gute Kenntnisse in Mathe und Statistik echt wichtig.
• Programmierkenntnisse: Datenwissenschaftler nutzen oft Programmiersprachen wie Python oder R, um Daten zu bearbeiten und zu analysieren. Erfahrung mit diesen Sprachen ist also echt wichtig.
• Super Problemlösungskompetenzen: In dieser Position musst du oft knifflige Probleme mit Daten lösen, deshalb ist es wichtig, dass du kritisch und kreativ denken kannst.
• Erfahrung mit Datenvisualisierung: Der erfolgreiche Kandidat muss seine Ergebnisse mithilfe von Visualisierungen und Grafiken gut rüberbringen können.
• Erfahrung mit maschinellem Lernen: Viele Jobs im Bereich Data Science brauchen Algorithmen für maschinelles Lernen, um Daten zu checken und Vorhersagen zu treffen. Es ist also wichtig, diese Techniken zu kennen.
• Gute Kommunikationsfähigkeiten: Datenwissenschaftler müssen ihre Ergebnisse und Erkenntnisse sowohl technischen als auch nicht-technischen Leuten klar rüberbringen können.
• Relevante Erfahrung: Ein Abschluss kann zwar hilfreich sein, aber für viele Jobs im Bereich Data Science braucht man auch einschlägige Berufserfahrung. Das kann Praktika, Forschungsprojekte oder andere praktische Erfahrungen im Umgang mit Daten sein.

Extra-Tipps für eine überzeugende Stellenbeschreibung für Datenwissenschaftler

Selbst mit perfekt zusammengestellten Stellenbeschreibungen und Erwartungen kann die schiere Menge an Stellenanzeigen deine Anzeige aus dem Blickfeld der Bewerber verdrängen. Damit deine Stellenbeschreibungen interessant und anklickbar bleiben, solltest du Folgendes beachten: 

• Gib die Gehaltsspanne an. Eine Studie von SMART Recruit Online hat gezeigt, dass Stellenanzeigen, die eine Gehaltsspanne enthalten, über 30 % mehr Bewerbungen bekommen. Gib ein Gehaltsspektrum für Dateningenieure an, das zu den Anforderungen und der Berufserfahrung passt, um deinen Wunschkandidaten zu finden. 
• Vorteile einbeziehen. Die Leute werden immer kritischer, wenn es um Arbeitsbedingungen und die Balance zwischen Job und Privatleben geht. Vergewissere dich, dass du sie mit einbeziehst, um die Stellenausschreibung attraktiver zu machen.
• Gib einen Einblick in die Arbeitskultur. Erzähl ein bisschen was über das Team, die Kultur und die Werte am Arbeitsplatz. Das hilft den Bewerbern, sich vorzustellen, wie es wäre, mit dir zu arbeiten, und zu checken, ob sie zu deiner Unternehmenskultur passen.
• Leg mit der Personalabteilung den Einstellungsprozess fest. Die Bewerber wollen unbedingt wissen, wie der Einstellungsprozess abläuft, damit sie sich auf Vorstellungsgespräche und Meetings vorbereiten können.

Vorlage für die Stellenbeschreibung eines Datenwissenschaftlers

Wir haben einen Link zu einer Vorlage für eine Stellenbeschreibung für Datenwissenschaftler eingefügt, die aus einer separaten Quelle stammt und die du an die Einstellungsanforderungen deines Teams anpassen kannst. 

Die Vorlage ist ein guter Ausgangspunkt, den du anpassen kannst, um spezifischere Rollen zu erstellen. Du könntest zum Beispiel eine Stellenbeschreibung für einen Senior Data Scientist erstellen, indem du zusätzliche Aufgaben hinzufügst, wie die Leitung von Mitarbeitern, Datenintegrationsarbeiten und die Erstellung von Berichten. 

Finde und stelle Datentalente mit DataCamp Recruit ein

Stellenbeschreibungen sind super wichtig, um die Frage zu klären, wie du Dateningenieure für dein Unternehmen findest. Aber die Frage, wo man Dateningenieure findet, ist genauso wichtig. 

Es gibt viele Jobportale, auf denen du deine Stellenangebote veröffentlichen kannst, aber wir empfehlen dir, DataCamp Recruit auszuprobieren. Wir haben diese Plattform entwickelt, um dir dabei zu helfen, deine Datenfachleute zu finden, einzustellen und zu skalieren. Mit DataCamp Recruit kannst du auf eine der größten Quellen für zertifizierte Datenexperten zugreifen und bekommst einen klaren Überblick über die genauen Fähigkeiten, Erfahrungen und Fachkenntnisse, die du für deine Stellenausschreibung brauchst. Insbesondere kannst du:

• Beschreib mal deinen Job und sag mir, welche Technik du dafür brauchst.
• Leute, die genau die Fähigkeiten haben, die du suchst, werden benachrichtigt, sobald dein Job online ist. 
• Sortiere die Bewerber nach ihren technischen Fähigkeiten und Fertigkeiten.
• Frag einfach nach einem Gespräch mit qualifizierten Leuten.
• Führ Vorstellungsgespräche und stell Leute direkt ein.

Abschließende Gedanken

Eine gute Stellenbeschreibung für Datenwissenschaftler ist echt wichtig, um die besten Leute in diesem hart umkämpften Bereich zu finden. Indem du die Aufgaben, Verantwortlichkeiten, erforderlichen Qualifikationen und wichtigsten Fähigkeiten klar beschreibst, kannst du dafür sorgen, dass deine Stellenanzeige auffällt und die richtigen Leute für dein Unternehmen anzieht. Denk dran, die einzigartigen Aspekte deiner Unternehmenskultur und die Vorteile, die du bietest, hervorzuheben, um dein Angebot attraktiver zu machen.