Beruf Research & Data Science
Erfahre, was man als Quantitative Analyst macht, welche Skills du benötigst und welche Karrieremöglichkeiten du hast.
Konkrete Tätigkeiten, die oft in Stellenanzeigen und im Alltag vorkommen.
Als Quantitative Analyst nutzt man komplexe mathematische Modelle und Algorithmen, um Finanzmärkte zu analysieren und Prognosen zu erstellen. Der Fokus liegt auf der Entwicklung von Handelsstrategien und der Bewertung von Risiken. Typischerweise arbeitet man in Banken oder Finanzinstituten, wo datengetriebene Entscheidungen von großer Bedeutung sind.
Im Vergleich zu anderen IT-Rollen liegt der Schwerpunkt eines Quantitative Analysts auf der Anwendung von statistischen Modellen zur Finanzanalyse. Anders als Data Scientists, die breiter angelegt arbeiten, konzentrieren sich Quantitative Analysts spezifisch auf Finanzmärkte. Ihre Arbeit ist stark von der Mathematik und weniger von der Softwareentwicklung geprägt.
Beginn des Arbeitstages, Überblick über die aktuellen Finanzmärkte gewinnen.
Analyse von Marktdaten und Anpassung von Algorithmen.
Treffen mit dem Team, um neue Strategien zu besprechen.
Mittagspause.
Implementierung und Test neuer Modelle.
Überprüfung der Ergebnisse und Erstellung von Berichten.
Besprechung mit Kunden zur Präsentation der Analyseergebnisse.
Markt
In Österreich ist die Nachfrage nach Quantitative Analysts in der Finanzbranche hoch. Banken und Investmentfirmen suchen vermehrt nach Experten, die komplexe Daten analysieren können.
KI kann bereits einfache Datenanalysen automatisieren, doch die Entwicklung von komplexen Modellen bleibt menschlichen Experten vorbehalten. Die Fähigkeit, kreative Lösungen zu entwickeln, bietet Chancen. Risiken bestehen in der Automatisierung von Routineanalysen, die den Bedarf an Einsteigern verringern könnte.
Quelle: Nachfrage am Einstiegsmarkt in Österreich · geschätzt, Stand 2025
Sehr hoch
Kernkompetenzen für den Einstieg
Python
Nutze Python für Scripting, Datenanalyse, Web-Backends (Django/Flask) und Machine Learning (pandas, scikit-learn).
Data Analysis
Bereinige, transformiere und analysiere Datensätze mit Python oder R, ziehe statistische Schlüsse und visualisiere Ergebnisse.
R
Nutze R für statistische Analysen, Datenvisualisierung mit ggplot2 und Modellierung mit tidyverse und caret.
Kommt häufig in Stellenanzeigen vor
Predictive Analytics
Entwickle Vorhersagemodelle auf Basis historischer Daten und nutze sie für Forecasting und datengestützte Entscheidungen.
Big Data
Verarbeite und analysiere sehr große Datensätze mit Tools wie Hadoop oder Spark und verstehe verteilte Speicherarchitekturen.
Data Mining
Wende Clustering-, Klassifikations- und Assoziationsregeln an, um versteckte Muster in großen Datenmengen zu entdecken.
Hebt dich von der Masse ab
Data Ethics (Soft-Skill)
Erkenne ethische Implikationen von Datenprojekten, handle nach Grundsätzen von Fairness, Transparenz und Privatsphärenschutz.
Collaboration (Soft-Skill)
Arbeite konstruktiv im Team, teile Wissen, übernimm Verantwortung und bring unterschiedliche Perspektiven zusammen.
Communication (Soft-Skill)
Vermittle Inhalte klar und zielgruppengerecht – schriftlich, mündlich und in Präsentationen – und höre aktiv zu.
Junior
0–2 Jahre
€ 42.000 – 54.000
Mid-Level
3–5 Jahre
€ 57.000 – 69.000
Senior
6+ Jahre
€ 76.000 – 88.000
Quelle: cluster_interpolation · Stand 23.03.2026 · Bruttojahresgehälter in Österreich
Du siehst deinen möglichen Karriereweg als Quantitative Analyst 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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