Beruf IT Consulting & Management
Erfahre, was man als AI Research Scientist macht, welche Skills du benötigst und welche Karrieremöglichkeiten du hast.
Konkrete Tätigkeiten, die oft in Stellenanzeigen und im Alltag vorkommen.
Als AI Research Scientist erforscht man künstliche Intelligenz und entwickelt neue Algorithmen zur Lösung komplexer Probleme. Man arbeitet oft in einem interdisziplinären Team, um innovative Lösungen für spezifische Anwendungen zu erarbeiten. Der Fokus liegt auf der Entwicklung und Verbesserung von Modellen, um deren Leistung und Effizienz zu steigern.
Der AI Research Scientist hebt sich von anderen IT-Rollen durch seinen starken Fokus auf Forschung und Entwicklung neuer Technologien ab. Im Gegensatz zu Softwareentwicklern steht hier die Theorie im Vordergrund, um innovative Ansätze zu schaffen. Dabei wird ein tiefes Verständnis von mathematischen Modellen und maschinellem Lernen vorausgesetzt.
Analyse aktueller Forschungsergebnisse und Papers.
Entwicklung und Testen neuer Algorithmen.
Mittagspause
Besprechung mit dem Team zur Projektplanung.
Implementierung eines Prototypen für ein neues KI-Modell.
Debugging und Optimierung bestehender Modelle.
Dokumentation der Forschungsergebnisse und Planung des nächsten Tages.
Markt
Die Nachfrage nach AI Research Scientists in Österreich ist hoch, insbesondere in Bereichen wie Automatisierung und Datenanalyse. Unternehmen aus verschiedensten Branchen, von der Automobilindustrie bis zum Gesundheitswesen, suchen nach Experten, die innovative KI-Lösungen entwickeln können.
Künstliche Intelligenz übernimmt bereits Aufgaben wie die Datenanalyse und Mustererkennung. Risiken für den Beruf bestehen in der schnellen Weiterentwicklung der KI-Technologien, die menschliche Expertise in gewissen Bereichen überflüssig machen könnte. Chancen liegen jedoch in der stetigen Weiterentwicklung neuer Algorithmen und Anwendungen, die den AI Research Scientist unersetzlich machen.
Quelle: Nachfrage am Einstiegsmarkt in Österreich · geschätzt, Stand 2025
Sehr hoch
Kernkompetenzen für den Einstieg
Machine Learning
Trainiere und evaluiere überwachte und unüberwachte ML-Modelle mit scikit-learn oder PyTorch, optimiere Hyperparameter und deploye Modelle.
Python
Nutze Python für Scripting, Datenanalyse, Web-Backends (Django/Flask) und Machine Learning (pandas, scikit-learn).
Deep Learning
Trainiere neuronale Netze (CNNs, RNNs, Transformer) mit PyTorch oder TensorFlow für Bild-, Text- und Zeitreihendaten.
Kommt häufig in Stellenanzeigen vor
Computer Vision
Entwickle Modelle zur Bilderkennung, Objekterkennung und Segmentierung mit Bibliotheken wie OpenCV oder YOLO.
Data Visualization
Erstelle aussagekräftige Diagramme und interaktive Grafiken mit Tools wie matplotlib, D3.js oder Tableau.
Data Mining
Wende Clustering-, Klassifikations- und Assoziationsregeln an, um versteckte Muster in großen Datenmengen zu entdecken.
Hebt dich von der Masse ab
R
Nutze R für statistische Analysen, Datenvisualisierung mit ggplot2 und Modellierung mit tidyverse und caret.
SQL
Schreibe und optimiere SQL-Abfragen: SELECT, JOIN, Aggregationen, Subqueries, Window Functions und DDL-Operationen.
Data Wrangling
Bereinige und transformiere rohe, unstrukturierte Daten mit pandas oder dplyr in ein analysierbares Format.
Junior
0–2 Jahre
€ 43.000 – 55.000
Mid-Level
3–5 Jahre
€ 59.000 – 71.000
Senior
6+ Jahre
€ 78.000 – 90.000
Quelle: cluster_interpolation · Stand 23.03.2026 · Bruttojahresgehälter in Österreich
Du siehst deinen möglichen Karriereweg als AI Research Scientist auf einen Blick. Die horizontale Linie zeigt den typischen Aufstiegspfad – von deinem Einstiegsjob bis zur erfahrenen Rolle. Nach oben abzweigende Berufe zeigen Spezialisierungen die du ab einer gewissen Erfahrung einschlagen kannst. Nach unten abzweigende Berufe zeigen Querwechsel in verwandte Richtungen – diese sind grundsätzlich zu jedem Zeitpunkt deiner Karriere möglich.
Jobs
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