Jobtitel

Data Scientist Remote Jobs

92 aktive Stellen
61 neu in 7 Tagen
177.600 EUR Ø Gehalt/Jahr

Offene Stellen

Gehaltserwartungen

Durchschnitt: 177.600 EUR pro Jahr – basierend auf 96 Stellenangeboten.

Erfahrung Ø Gehalt
Senior (5–9 J.) 190.000 EUR
Lead / Staff (10+ J.) 174.500 EUR

Gefragte Skills

Top Skills aus 96 Stellenangeboten

Go 87.5%
Python 82.3%
Rust 38.5%
AWS 36.5%
Azure 12.5%
ETL 9.4%
CI/CD 9.4%
SRE 8.3%
Docker 7.3%
Kafka 4.2%

Einstellende Unternehmen

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Vollständig remote ausgeschriebene Data-Scientist-Stellen, täglich aktualisiert. Die Companies hier arbeiten mit klaren Hypothesen-Templates, dokumentierten Experimenten und Notebook-Reviews als asynchroner Standard.

Was Remote-Data-Science-Rollen prägt

Im Remote-Setup wird Data-Science-Arbeit dokumentierter: jede Hypothese hat ein Brief, jedes Experiment ein Pre-Registration-Doc, jedes Modell einen Model-Card-Eintrag. Async-Reviews via Notebook-PRs und Loom-Walkthroughs sind die Regel.

Typische Verantwortung: Experiment-Design für Produkt-Hypothesen, A/B-Test-Analyse, Forecasting, Feature-Engineering und Modelltraining. Senior-Roles übernehmen Roadmap-Steuerung und Mentoring.

So bewirbst du dich erfolgreich

  • Bring 2–3 konkrete Case-Studies mit: Geschäftsproblem → Methodik → Ergebnis → Impact (in Metriken).
  • Zeige Schreibprobe: ein Experiment-Postmortem oder eine Insight-Doc.
  • Tooling klar: dbt, Snowflake/BigQuery, Python-Stack (pandas, scikit-learn, statsmodels), häufiger jetzt LLM-Integration.
  • Statistical rigor: bei Senior+ wird häufig nach kausaler Inferenz, Bayesian-Methoden oder Uplift-Modellierung gefragt.

Häufige Fragen

Welche Branchen stellen aktuell besonders viele Remote-DS ein?
Top: B2B-SaaS (Product Analytics), FinTech (Risk-Modeling), HealthTech (klinische Studien), AI-Companies (Applied Research). E-Commerce-Roles oft mit ML-Engineering-Anteil.
Wie ist das Gehalt?
EU-Remote: 70–110k EUR Mid, 110–160k EUR Senior, 160–230k EUR Staff. US-Remote: 130–190k USD Mid, 190–280k USD Senior, 280–420k USD Staff. AI-/LLM-Schwerpunkt zahlt aktuell zusätzlich +15-30 %.
DS vs. ML-Engineer — was ist der Unterschied?
DS = Hypothesen + Modelle + Insights für Produkt-/Geschäfts-Decisions. ML-Engineer = Produktionsreife ML-Systeme bauen. Crossover wachsend; einige Companies trennen die Rollen nicht mehr.
Brauche ich einen PhD?
Für Applied-DS-Roles selten zwingend. Für Research-Scientist-Roles in AI-Companies oft Voraussetzung. Filtere nach „Research" vs. „Applied" um die Erwartung früh zu sehen.