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Data Scientist Remote Jobs

Offene Stellen

Daten & Insights

Basierend auf 38 aktuellen Stellen, täglich aktualisiert.

Verteilung nach Erfahrungslevel
Junior3Mid8Senior20Lead7
Gefragteste Skills
Python20Machine Learning19SQL16TensorFlow5AWS4Data Analysis4RAG4Data Science4Statistical Analysis3Data Architecture3
Stellen nach Region
Americas15USA11Worldwide9APAC8Europe4LATAM3United Kingdom2Canada1
Anstellungsart
Vollzeit35Teilzeit1Contract1

Ähnliche Rollen

Gefragte Skills

Top Skills aus 39 Stellenangeboten

Python 53.8%
Machine Learning 48.7%
SQL 41%
TensorFlow 12.8%
AWS 10.3%
Data Analysis 10.3%
Data Science 10.3%
RAG 10.3%
Data Architecture 7.7%
Deep Learning 7.7%

Einstellende Unternehmen

Xometry · 10 Weekday 1 · 3 Ignite 33 · 3 Integrant · 3 Creativechaos · 3 Our Future Health · 2 Mercari · 2 AlgaeCal · 1 Whiteshield · 1 Thaloz · 1 Prominence Advisors · 1 Netguru · 1

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Software Engineer 478 Project Manager 260 Customer Support Specialist 247 Account Executive 241 Business Development Manager 216 Product Manager 200 Account Manager 185 Sales Development Representative 133

61 Remote-Stellen für Data Scientist sind aktuell gelistet, wobei nur eine davon in der letzten Woche neu dazukam. Das Mediangehalt liegt bei 172.500 US-Dollar.

Gehaltsspanne nach Erfahrung

Bei den 5 ausgewerteten Senior-Stellen liegt der Durchschnitt bei 185.700 US-Dollar und der Median bei 182.500 US-Dollar, beide über dem Gesamtmedian der Kategorie. Für Mid-Level liegen nur 2 Datenpunkte vor, das reicht nicht für eine verlässliche Aussage.

Python und der Trend zu LLM

Python führt mit 13 Nennungen deutlich, Machine Learning kommt auf 9, SQL auf 6 und Data Science auf 5. Azure, LLM und RAG liegen mit je 4 Nennungen gleichauf, Databricks folgt mit 3. Auffällig ist, dass LLM und RAG bereits auf dem Niveau etablierter Skills wie Azure liegen, ein Hinweis auf die wachsende Bedeutung generativer KI in diesen Rollen.

  • Python (13)
  • Machine Learning (9)
  • SQL (6)
  • Data Science (5)
  • Azure, LLM, RAG (je 4)
  • Databricks (3)

Unternehmen mit offenen Stellen

Ailylabs führt mit 7 Stellen vor Pandadoc mit 6 und ArchGlobalServicesPhilippinesInc mit 5. Lingarogroup kommt auf 3, UnitekLearning und TheNielsenCompany auf je 2.

Häufige Fragen

Was verdient ein Data Scientist remote?
Der Median liegt bei 172.500 US-Dollar, der Durchschnitt bei 170.857 US-Dollar, umgerechnet aus überwiegend internationalen Angeboten.
Wie hoch ist das Gehalt für Senior-Positionen?
Bei 5 ausgewerteten Senior-Stellen liegt der Durchschnitt bei 185.700 US-Dollar und der Median bei 182.500 US-Dollar, beides über dem Gesamtmedian.
Welche Skills werden gesucht?
Python mit 13 Nennungen und Machine Learning mit 9 führen, SQL mit 6 und Data Science mit 5 folgen dahinter.
Spielt generative KI eine Rolle?
LLM und RAG kommen mit je 4 Nennungen bereits auf das Niveau etablierter Skills wie Azure, ein Hinweis auf die wachsende Bedeutung generativer KI.
Wie viele offene Stellen gibt es aktuell?
61, davon kam allerdings nur eine in der letzten Woche neu dazu, 49 in den letzten 30 Tagen.
Welche Unternehmen stellen aktuell ein?
Ailylabs mit 7 Stellen, Pandadoc mit 6 und ArchGlobalServicesPhilippinesInc mit 5.

Karriere-Guide

Wie wird man Data Scientist und ist ein Quereinstieg ins Remote-Arbeiten möglich?
Data Scientists brauchen meist einen Master in Informatik, Mathematik oder Statistik, plus tiefe Erfahrung mit Machine Learning Projekten. Der Einstieg ins Remote-Arbeiten ist super, da die Arbeit rein am Laptop läuft – Git, Jupyter Notebooks und Cloud-Umgebungen erlauben vollständig dezentrales Arbeiten.
Welche Tools und Fähigkeiten braucht ein Data Scientist im Homeoffice?
Python, SQL und Machine Learning sind nicht verhandelbar. AWS, PostgreSQL, ClickHouse und generative AI gehören zum modernen Stack. Du brauchst auch Statistik-Know-how, Fähigkeiten mit Data Visualization und eine Leidenschaft für Datenqualität. Kommunikation mit Product und Business ist auch essentiell – nicht nur Code.
Ist Data Scientist als Remote-Job auch für Anfänger geeignet?
Für Anfänger ist diese Rolle sehr schwer, denn fast alle offenen Stellen richten sich an erfahrene Senior oder Lead Scientists. Mit einem soliden Master-Abschluss und mehreren Projektportfolios auf GitHub kannst du dich auf Junior Data Science rollen bewerben, aber Einstieg ist hart.
Welche Weiterbildungen oder Zertifikate bringen einen als Data Scientist weiter?
AWS Machine Learning oder Google Cloud Data Engineer Zertifikate sind anerkannt. Kurse in Deep Learning (FastAI, Andrew Ng), MLOps und Advanced SQL sind wertvoll. Noch wichtiger: persönliche Kaggle-Projekte oder Open-Source ML-Beiträge zeigen echte Fähigkeiten besser als jedes Zertifikat.
Wie sieht ein typischer Arbeitstag als Data Scientist im Homeoffice aus?
Du startest mit Daten-Exploration in Jupyter Notebooks. Dann schreibst du Python-Code für Feature Engineering und trainierst Modelle. Dazwischen besprichst du Ergebnisse mit Product Managern oder erklärst deine Modell-Architektur an Engineering. Abends dokumentierst du, pusht Code zu Git und prüfst Model Performance.
Wie überzeugt man bei einer Remote-Bewerbung als Data Scientist?
Dein Portfolio ist deine Kraft – zeige 2–3 vollständige ML-Projekte von Data bis zum Deploy, nicht nur Theory. Erkläre deine Feature-Engineering-Entscheidungen und die Business Impact deiner Modelle. Live-Coding ist oft Teil des Interviews – sei bereit, deine Python- und SQL-Fähigkeiten zu demonstrieren.
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