Diese fünf lukrativen Data Science Jobs sind kaum bekannt

Die rasante Digitalisierung und der voranschreitende Einfluss der Künstlichen Intelligenz (KI) prägen nicht nur bekannte Data Science Berufe, sondern bringen auch weniger bekannte, aber vielversprechende Tätigkeitsfelder in der Datenwelt hervor.

Die rasant fortschreitende Digitalisierung vor allem im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) hat nicht nur die Art und Weise verändert, wie wir Daten betrachten, sondern auch die Anforderungen an Fachkräfte. Traditionelle Data Science Berufe wie beispielsweise Data Scientist, Data Analyst oder Data Engineer haben sich fest etabliert und sind für viele Unternehmen bereits unverzichtbar. Andere hochspezialisierte Nischenberufe im Bereich der Daten- und KI-Welt gewinnen gerade erst an Popularität.

Theophile Roques, Datenexperte vom Bildungsinstitut DataScientest, zu diesen weniger bekannten Stellenprofilen: „Diese Jobs bieten zum einen finanzielle Anreize, zum anderen ermöglichen sie Fachkräften, ihre Fähigkeiten in der datengetriebenen Welt weiter zu vertiefen und innovative Lösungen für reale Anwendungen zu schaffen. Menschen, die sich hier qualifizieren und weiterbilden, sind bestens auf die Anforderungen der zukünftigen Arbeitswelt vorbereitet und bleiben auch langfristig gefragte Fachkräfte,“ so der Experte.

Das sind gemäß Theophile Roques die fünf weniger bekannten aber sehr lukrativen Berufe aus der Datenwelt, die großes Zukunftspotential haben und ein entsprechendes Einkommen mit sich bringen:

1. Data Prompt Engineer

Ein Data Prompt Engineer ist ein Experte im Bereich Daten, der sich auf den Einsatz von Generative Artificial Intelligence (GenAI) spezialisiert hat. Diese Fachleute nutzen Algorithmen und Modelle, um automatisiert Datenanalysen, Berichte oder Dashboards zu generieren. Ihr Fokus liegt darauf, datengetriebene Einblicke auf schnelle und effiziente Weise bereitzustellen, indem sie innovative Lösungen im Bereich der automatisierten Datenverarbeitung entwickeln und implementieren.

Geschätztes durchschnittliches Jahreseinkommen in Europa: 40.000 bis 70.000 Euro. Zum Vergleich in den USA: zwischen 50.000 und 80.000 Dollar jährlich *

2. Analytics Engineer (AE)

Ein AE ist darauf spezialisiert, fortschrittliche KI-Modelle und -Lösungen zu entwickeln, zu implementieren und zu optimieren. Diese Fachleute arbeiten an der Anwendung von maschinellem Lernen und Deep Learning, um intelligente Systeme zu schaffen. AI Engineers konzipieren und trainieren Modelle, integrieren sie in bestehende Systeme und optimieren sie kontinuierlich, um innovative Lösungen für komplexe Probleme zu liefern.

Geschätztes durchschnittliches Jahreseinkommen in Europa: 60.000 bis 100.000 Euro. Zum Vergleich in den USA: zwischen 80.000 und 130.000 Dollar jährlich *

3. KI-Ethik-Beauftragter

Ein KI-Ethik-Beauftragter ist verantwortlich für die Gewährleistung ethischer Standards in der Entwicklung und Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI). Diese Experten setzen sich dafür ein, dass KI-Systeme fair, transparent und verantwortungsbewusst gestaltet sind. Sie überwachen ethische Fragestellungen, entwickeln Richtlinien für den ethischen Einsatz von KI und unterstützen das Unternehmen dabei, moralische Grundsätze in den KI-Entwicklungsprozess zu integrieren. Ihr Ziel ist es, sicherzustellen, dass KI-Technologien im Einklang mit gesellschaftlichen Werten und ethischen Normen stehen.

Geschätztes durchschnittliches Jahreseinkommen in Europa: 60.000 bis 100.000 Euro. Zum Vergleich in den USA: zwischen 70.000 und 120.000 Dollar jährlich *

4. Cloud Engineer

Ein Cloud Engineer ist auf die Planung, Implementierung und Wartung von Cloud-Infrastrukturen spezialisiert. Diese Fachleute arbeiten mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud, um skalierbare, sichere und effiziente Lösungen für Unternehmen zu entwickeln. Sie konfigurieren Cloud-Services, automatisieren Abläufe, überwachen die Leistung und stellen sicher, dass die Cloud-Infrastruktur den geschäftlichen Anforderungen entspricht. Cloud Engineers spielen eine entscheidende Rolle bei der Modernisierung von IT-Infrastrukturen und der Unterstützung von Unternehmen bei der Nutzung von Cloud-Technologien.

Geschätztes durchschnittliches Jahreseinkommen in Europa: 50.000 bis 90.000 Euro. Zum Vergleich in den USA: zwischen 70.000 und 120.000 Dollar jährlich *

5. Quantum Data Scientist / AI Engineer

Ein Quantum Data Scientist oder AI Engineer mit Schwerpunkt auf Quantencomputing kombiniert fortgeschrittene Kenntnisse in klassischer Datenwissenschaft und künstlicher Intelligenz mit spezifischem Know-how in Quantenalgorithmen und -rechenmodellen. Diese Experten entwickeln und optimieren komplexe Algorithmen für Quantencomputer, um datenintensive Probleme schneller und effizienter zu lösen. Sie arbeiten an der Schnittstelle von Quantenmechanik, Informatik und Datenanalyse, um innovative Lösungen für reale Anwendungen zu schaffen. Dieser Job im Bereich der Daten ist zwar noch eine sehr große Nische und kommt hauptsächlich in der Forschung zum Einsatz. Dennoch zeigt die Richtung, wie vielfältig sich der Bereich Daten entwickelt.

Geschätztes durchschnittliches Jahreseinkommen in Europa: 70.000 bis 120.000 Euro. Zum Vergleich in den USA: zwischen 80.000 und 130.000 Dollar jährlich *

Hinweis zu den Quellen:

*Die angegebenen Durchschnittswerte für Gehälter basieren auf allgemeinen Branchenkenntnissen und gängigen Trends in den genannten Berufsfeldern. Diese Informationen stammen nicht aus spezifisch veröffentlichten Gehaltsstudien oder offiziellen Statistiken. Die genannten Zahlen dienen eher als grobe Schätzungen auf Basis des Wissensstandes bis Januar 2024. Die Höhe der Gehälter hängt generell stark von individuellen Faktoren ab, einschließlich Erfahrung, Qualifikationen, Unternehmensgröße, Branche und geografischem Standort der Beschäftigung. In den USA liegen die Gehälter tendenziell höher.

Diese Unterschiede können auf verschiedene Faktoren zurückzuführen sein, darunter der höhere Durchschnittsverdienst in den USA, die stärkere Präsenz von Technologieunternehmen, unterschiedliche Wirtschaftsstrukturen und Lebenshaltungskosten sowie der Reifegrad der jeweiligen KI-Branche. Daher sollten die angegebenen Durchschnittswerte als allgemeine Orientierung betrachtet werden.

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