Ein Mitarbeiter sitzt vor einem Laptop und einem großen Monitor. Auf dem Monitor ist eine Kameraaufnahme eines Raums mit visuellen Markierungen und technischen Daten zur Erkennung und Positionsbestimmung von Personen und Objekten zu sehen.

Data Scientist
Jobs bei KEBA

Was macht ein Data Scientist?

Data Scientists gehören zu den gefragtesten Expert:innen im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und Datenanalyse. Sie entwickeln intelligente Systeme, die große Datenmengen auswerten, Muster erkennen und daraus konkrete Lösungen ableiten.

Typische Einsatzbereiche sind:

  • Automatisierung von Prozessen
  • Bilderkennung und Objekterkennung
  • Predictive Analytics (Vorhersagemodelle)
  • Qualitätskontrolle in der Industrie

Kurz gesagt: Data Scientists verwandeln Daten in echten Mehrwert für Unternehmen.

Der Beruf des Data Scientists ist vielseitig und geht weit über reines Programmieren hinaus. Zu den wichtigsten Aufgaben gehören:

  • Entwicklung und Training von Machine Learning- und KI-Modellen
  • Analyse und Aufbereitung von Daten
  • Erstellung von Prototypen und Softwarelösungen
    Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams

Dabei ist kein Tag wie der andere – von der ersten Idee bis zur funktionierenden Lösung sind oft mehrere Iterationen notwendig. Genau diese Herausforderung macht den Job so spannend.

Welche Skills braucht ein Data Scientist?

Wer Data Scientist werden möchte, sollte vor allem diese Fähigkeiten mitbringen:

  • Neugier und Lernbereitschaft
  • Analytisches Denken und Problemlösungskompetenz
  • Teamfähigkeit
  • Technisches Grundverständnis

Wichtig zu wissen: Perfekte Mathematikkenntnisse oder Expertenlevel im Programmieren sind kein Muss von Anfang an. Vieles entwickelt sich erst im Job durch praktische Erfahrung.

Einstieg & Karriere im Data Science

Der Weg in den Beruf führt häufig über Studiengänge wie:

  • Informatik
  • Data Science
  • Artificial Intelligence
  • Mathematik oder Statistik

Doch entscheidend ist nicht nur die Ausbildung: Ein großer Teil des Know-hows entsteht erst in der Praxis – etwa im Umgang mit Tools, bei der Zusammenarbeit im Team oder beim Lösen realer Problemstellungen.

Data Scientist bei KEBA: KI in der Praxis

Das erwartet dich bei KEBA
Als Data Scientist bei KEBA entwickelst du innovative KI-Lösungen, zum Beispiel:

  • Sicherheitslösungen für Banken (z.B. automatische Erkennung von Vorfällen)
  • KI-gestützte Systeme in der Industrie
  • Intelligente Bilderkennung für Qualitätskontrolle

Du arbeitest an konkreten Produkten und Systemen, die weltweit im Einsatz sind – von der ersten Idee bis zur Umsetzung.

So sieht dein Arbeitsalltag bei KEBA aus
Ein typischer Arbeitstag kann beinhalten:

  • Training und Optimierung von KI-Modellen
  • Analyse von Bild- und Sensordaten
  • Entwicklung von Prototypen
  • Zusammenarbeit mit Softwareentwickler:innen und Fachexpert:innen

Dabei ist Geduld gefragt: Nicht jedes Modell funktioniert auf Anhieb – aber genau darin liegt der Reiz dieses Berufs.

Arbeiten mit modernster KI

Bei KEBA nutzt du neueste Technologien und Tools, die dich in deiner Arbeit unterstützen:

  • KI-gestützte Programmierung
  • schnellere Entwicklung von Prototypen
  • effiziente Analyse und Dokumentation

Das bedeutet: Ideen werden schneller Realität – oft in Stunden statt Monaten.

Starte deine Karriere als Data Scientist bei KEBA

Du interessierst dich für KI, Datenanalyse und innovative Technologien?

Dann bietet dir KEBA das ideale Umfeld, um:

  • an realen Anwendungen zu arbeiten
  • dich fachlich weiterzuentwickeln
  • Teil eines starken Teams zu sein

So lernt KEBAs KeBob sehen und verstehen

Computer Vision made in Austria

Wie bringt man einer KI bei, kritische Situationen zuverlässig zu erkennen? Markus Gutenberger, Data Scientist & Computer Vision Engineer bei KEBA, arbeitet genau daran: Er entwickelt und trainiert die Computer-Vision-Modelle für KeBob.

Von der Aufbereitung und Annotation der Bilddaten bis zu Tests mit realistischen Szenarien zeigt dieses Praxisbeispiel, wie aus Daten eine intelligente Assistenzlösung entsteht – und wie Data Science bei KEBA konkret zum Einsatz kommt.

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