Data Scientists sind die Goldgräber des digitalen Zeitalters – du findest Erkenntnisse in Datenbergen, die andere nicht einmal sehen. Im Interview wird geprüft, ob du sowohl die technischen Skills hast als auch den Business-Kontext verstehst. Viele scheitern, weil sie entweder zu technisch werden oder den Mehrwert ihrer Arbeit nicht erklären können.
Insider-Tipp: Bereite 3-5 Projekte für dein Portfolio vor – idealerweise auf GitHub mit sauberem Code und klarer Dokumentation. Kaggle-Wettbewerbe zeigen, dass du dich mit anderen messen kannst. Noch wichtiger: Für jedes Projekt solltest du den Business-Impact in einem Satz erklären können.
Die Coding-Challenge: SQL, Python und Statistik
Die meisten Data Science Interviews beginnen mit technischen Tests. Erwarte SQL-Queries (JOINs, Window Functions, Aggregationen), Python-Code (Pandas, NumPy, scikit-learn) und Statistik-Fragen (Hypothesentests, Wahrscheinlichkeitsrechnung). Übe auf Plattformen wie LeetCode, HackerRank oder StrataScratch. Der Trick: Erkläre deinen Denkprozess laut, auch wenn du mal steckst.
Machine Learning erklären – für Techniker und Manager
Eine der häufigsten Interview-Fragen: "Erklären Sie ein ML-Projekt, an dem Sie gearbeitet haben." Hier scheitern viele. Die beste Struktur: Problem → Daten → Methode → Ergebnis → Business-Impact. Wichtig: Du musst dasselbe Projekt sowohl technisch detailliert (für Data Science Manager) als auch businessorientiert (für Stakeholder) erklären können.
Häufiger Fehler: Zu tief in technische Details abtauchen ohne Business-Kontext. "Ich habe ein XGBoost-Modell mit hyperparameter-optimiertem learning rate trainiert" ist weniger überzeugend als "Durch mein Vorhersagemodell konnten wir Retouren um 23% senken – das spart dem Unternehmen 1,2 Mio. € pro Jahr."
Die Case Study: Strukturiert denken unter Beobachtung
Viele Unternehmen geben eine Datenanalyse-Aufgabe: Du bekommst einen Datensatz und sollst Erkenntnisse gewinnen. Hier zählt Struktur: Verstehe erst das Geschäftsproblem, erkunde die Daten (Qualität, Missing Values), wähle die richtige Methode und interpretiere die Ergebnisse im Business-Kontext. Perfekte Modelle sind weniger wichtig als nachvollziehbare Entscheidungen.
Der Tech-Stack: Sei spezifisch
Auf "Welche Tools nutzen Sie?" nicht einfach "Python" antworten. Sei konkret: "Ich arbeite hauptsächlich mit Python – Pandas für Datenmanipulation, scikit-learn für klassisches ML, TensorFlow für Deep Learning. Für große Datenmengen nutze ich PySpark. Visualisierungen erstelle ich mit Matplotlib und Plotly, Dashboards mit Streamlit." Cloud-Erfahrung (AWS SageMaker, GCP, Azure ML) ist ein großes Plus.
Übung macht den Meister: Trainiere das Erklären komplexer Analysen für nicht-technische Stakeholder. Unser KI-Interview stellt dir genau die Fragen, die auch echte Recruiter stellen – und passt die Schwierigkeit deinen Antworten an.
Gehaltsverhandlung: Dein Marktwert als Data Scientist
Junior Data Scientists starten bei 48.000-60.000 €. Mit 2-5 Jahren Erfahrung sind 60.000-85.000 € realistisch. Senior Data Scientists verdienen 80.000-130.000 €, besonders in München, Frankfurt oder bei Top-Tech-Unternehmen. Deep Learning und MLOps-Kenntnisse erhöhen den Marktwert signifikant. Aktienoptionen und Boni können bei Tech-Firmen nochmal 10-20% ausmachen.
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