So stellst du Data Scientists und Data Analysts ein

Warum ist es so schwer, Data Scientists einzustellen? 

Unter den vielen Hürden bei der Rekrutierung von Data Scientists und Analysts stechen drei Trends hervor: das Missverhältnis von Angebot und Nachfrage, unscharfe Rollenbeschreibungen und ein ungeeigneter Einstellungsprozess. Im Kern läuft es auf drei Faktoren hinaus. 

1. Hohe Nachfrage nach Datentalenten 

Erstens übersteigt die Nachfrage nach Datentalenten das Angebot an qualifizierten Kandidat:innen deutlich. Dieses Problem zieht sich durch den gesamten Recruiting-Prozess und verstärkt viele weitere Schwierigkeiten. Es ist ein simples Marktproblem: Es gibt nicht genug passende Bewerbende für die stetig wachsende Zahl an Datenjobs. Gleichzeitig sorgt viel Aufmerksamkeit und Hype für zusätzliches Interesse. So landeten Data Scientists auf Platz drei von Glassdoors „50 Best Jobs in America for 2022“, und Anreize wie hohe Gehälter (im Schnitt 75.000–120.000 US-Dollar für Data Analysts und Scientists) wecken Begehrlichkeiten. Das führt jedoch zum nächsten Problem: Unternehmen wählen aus vielen interessierten, aber nicht unbedingt passenden Kandidat:innen. Masse statt Klasse. 

2. Unscharfe Stellenausschreibungen

Unternehmen wählen nun aus einem großen Bewerberpool, in dem viele nicht zum Profil passen. Wird die Rolle überhaupt richtig ausgeschrieben? Oftmals nein. Vage Ausschreibungen ziehen ebenso vage Bewerbungen an. Warum passiert das immer wieder? Jobposts sind bei Datenrollen häufig ungenau, weil das Unternehmen dahinter Data Science nicht wirklich versteht und die unterschiedlichen Aufgabenprofile samt Anforderungen nicht unterscheiden kann. Es herrscht weiterhin viel Unklarheit darüber, was Data Science umfasst, welche Jobs dazugehören und welche Erfahrung oder Kompetenzen nötig sind. Hiring-Manager:innen und Recruiter sollten die richtige Kombination aus Tech- und Business-Kompetenzen für Analysts bzw. Scientists kennen. Ohne klares Rollenverständnis – wie sollen Unternehmen die besten Datenteams einstellen? 

3. Ungeeigneter Einstellungsprozess

Ohne grundlegendes Verständnis von Data Science greift der Auswahlprozess oft zu kurz. Viele Unternehmen setzen etwa primär auf LinkedIn-Nachrichten und andere Messenger, um Kandidat:innen anzusprechen. Das ist zwar gängig, aber nicht der effektivste Weg, um Data Scientists zu finden. Bei der Vielzahl offener Rollen werden Kandidat:innen mit ähnlichen Nachrichten überflutet – die Chance, dass deine Nachricht heraussticht, ist gering. 

Damit verbunden: Hiring-Manager:innen wissen oft nicht, wie sie Data Scientists richtig beurteilen. Erfahrung in Data Science zu quantifizieren ist nicht trivial, und im Prozess wird häufig nur ein Kompetenzfeld betrachtet. Akademische Abschlüsse zählen mehr als Praxiserfahrung. Naturwissenschaftliche und mathematische Fähigkeiten werden fokussiert, während Problemlösung und Soft Skills – inklusive Business-Sinn, Kundenmanagement und Data Storytelling – untergehen. Diese Kompetenzen sind jedoch entscheidend und fehlen in der Auswahl. Dadurch werden Senior-Profile nicht ausreichend von deutlich weniger erfahrenen unterschieden. 

So stellst du Data Scientists und Data Analysts ein

Das Recruiting für Datenrollen ist zunehmend anspruchsvoll. Wenig qualifizierte Talente und zeitaufwändige Assessments machen die Suche mühsam. In diesem Abschnitt beleuchten wir den aktuellen Stand der Dinge und geben praxisnahe Tipps, wie du deine Recruiting-Strategie verbesserst.

1. Das Ungleichgewicht von Angebot und Nachfrage verstehen

Die Nachfrage nach Datenprofis steigt weiter – getrieben durch die wachsende Rolle von Daten in Branchen wie Finanzwesen, Gesundheitswesen und Entertainment. Studien zufolge soll der globale Big-Data-Analytics-Markt bis 2032 auf 924,39 Milliarden US-Dollar anwachsen. Das Angebot an qualifizierten Data Scientists und Analysts hält damit jedoch nicht Schritt. Unternehmen sollten dieses Ungleichgewicht anerkennen und ihre Erwartungen anpassen: Die Suche nach der Idealbesetzung braucht Zeit, Einsatz und kreative Lösungen.

2. Präzise Stellenbeschreibungen verfassen

Einer der größten Fehler ist, vage Stellenanzeigen zu veröffentlichen, die viele unqualifizierte Bewerbungen anziehen. Definiere klar, welche Kompetenzen und Erfahrungen erforderlich sind. Unterscheide zwischen den verschiedenen Datenrollen – etwa Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer und Machine Learning Engineer – und passe deine Ausschreibungen entsprechend an. Diese Klarheit zieht Kandidat:innen an, die wirklich zum Profil passen. Sieh dir dazu auch unsere Guides zu Stellenbeschreibungen für Data Analysts und Data Scientists an.

3. Deinen Hiring-Prozess verschlanken

Bei Datenrollen verfehlt der Prozess oft das Ziel, weil die benötigten Kompetenzen nicht verstanden werden. Verlasse dich nicht ausschließlich auf klassische Kanäle wie LinkedIn – sie erreichen die besten Talente nicht immer. Nutze spezialisierte Plattformen oder arbeite mit Recruitern zusammen, die den Data-Science-Markt wirklich kennen. Achte außerdem darauf, technisches Können und Soft Skills wie Problemlösung, Business-Sinn und Data Storytelling ausgewogen zu bewerten.

4. Praxis vor Theorie priorisieren

Setze bei der Bewertung auf nachweisliche Praxiserfahrung statt ausschließlich auf akademische Hintergründe. Data Science ist anwendungsorientiert – reale Problemlösung zählt häufig mehr als Theorie. Suche nach Kandidat:innen, die ihre Fähigkeiten über Projekte, Praktika oder Beiträge zu Open-Source-Communities belegt haben.

Wie kann DataCamp im Einstellungsprozess helfen?

Auch wenn die Rekrutierung von Data Scientists und Data Analysts herausfordernd ist, können Unternehmen den Prozess straffen und gezielter passende Talente finden. DataCamp bietet zwar aktuell keine Recruiting-Funktionen, liefert aber starke Hebel, um deine Hiring-Strategie durch Weiterbildung und interne Entwicklung zu stärken.

In die Weiterbildung deines bestehenden Teams investieren

Die Nachfrage übersteigt häufig den verfügbaren Talentpool. Statt dich nur auf externe Rekrutierung zu verlassen, nutze DataCamps umfangreiche Bibliothek aus Kursen und Projekten, um deine Mitarbeitenden umzuschulen und weiterzubilden. Indem du Data-Science- und Analytics-Kompetenzen im bestehenden Team aufbaust, schließt du die Talentlücke und entwickelst eine interne Pipeline qualifizierter Kandidat:innen.

Training auf spezifische Datenrollen zuschneiden

Einer der typischen Stolpersteine im Hiring ist unklare Anforderungsdefinition. DataCamp bietet spezialisierte Lernpfade, die sich exakt an den Bedarf deines Unternehmens anpassen lassen. Ob du Expertise in Data Analysis, Machine Learning oder Data Engineering aufbauen willst – du kannst maßgeschneiderte Trainingsprogramme erstellen, damit dein Team die nötigen Kompetenzen für seine Rollen erwirbt.

Kandidat:innenbewertung effizienter machen

Die Bewertung von Kandidat:innen für Datenrollen ist anspruchsvoll – besonders, wenn sowohl technische als auch Soft Skills zählen. Mit DataCamps Lernplattform kannst du gezielte Assessments und Projekte einrichten, die reale Aufgaben abbilden. So bewertest du externe wie interne Kandidat:innen wirksamer und stellst sicher, dass sie den richtigen Mix aus technischer Expertise und Problemlösefähigkeit mitbringen.

DataCamps Zertifizierungsprogramm nutzen

DataCamps strenger Zertifizierungsprozess stellt sicher, dass Lernende den Anforderungen von Datenrollen gewachsen sind. Du profitierst, indem du Kandidat:innen priorisierst, die DataCamps Kurse abgeschlossen haben. Diese Zertifizierungen sind ein verlässlicher Indikator für Kompetenzen in Data, Analytics und KI.

Eine Kultur des kontinuierlichen Lernens fördern

Data Science entwickelt sich rasant weiter – wer die Nase vorn behalten will, lernt kontinuierlich. Ermutige dein Team, die laufenden Lernangebote von DataCamp zu nutzen, inklusive neuer Kurse, Projekte und Community-Ressourcen. Diese Lernkultur stärkt nicht nur die Fähigkeiten deines Teams, sondern macht dein Unternehmen auch attraktiver für Top-Talente, die Wachstum schätzen.

Wenn du auf Weiterbildung setzt und mit DataCamp ein starkes internes Trainingsprogramm aufbaust, kannst du die Recruiting-Hürden im Wettbewerbsumfeld deutlich abmildern. Stärke dein Team von innen heraus und mach aus dem Hiring-Prozess keinen Feuerwehr-Einsatz, sondern einen strategischen Vorteil. Starte noch heute kostenlos.