Jobtitel

Data Scientist Remote Jobs

Offene Stellen

Daten & Insights

Basierend auf 59 aktuellen Stellen, täglich aktualisiert.

Verteilung nach Erfahrungslevel
Junior4Mid13Senior31Lead11
Gefragteste Skills
Python34Machine Learning29SQL21Data Science8AWS6R5Data Analysis5TensorFlow5Analytics5RAG4
Stellen nach Region
Americas20USA16Worldwide12APAC8Europe7LATAM4United Kingdom4Canada1
Anstellungsart
Vollzeit56Teilzeit1Contract1

Ähnliche Rollen

Gehaltserwartungen

Durchschnitt: 267.500 EUR pro Jahr – basierend auf 59 Stellenangeboten.

Erfahrung Ø Gehalt
Mid-level (2–4 J.) 267.500 EUR

Gefragte Skills

Top Skills aus 59 Stellenangeboten

Python 59.3%
Machine Learning 49.2%
SQL 35.6%
Data Science 13.6%
AWS 10.2%
Analytics 8.5%
Data Analysis 8.5%
R 8.5%
TensorFlow 8.5%
Data Visualization 6.8%

Einstellende Unternehmen

Accenturefederalservices · 13 Xometry · 12 Weekday 1 · 3 Ignite 33 · 3 Integrant · 3 Creativechaos · 3 Our Future Health · 2 Mercari · 2 ARQ · 2 Whiteshield · 1 Thaloz · 1 Prominence Advisors · 1

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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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