Engineering oder Analyse
Rollen, die Systeme bauen und im Betrieb verantworten, werden meist höher eingestuft als reine Auswertungsstellen. Ein Data Engineer, der eine Plattform mit Bereitschaft für Störungen betreut, trägt eine andere Verantwortung als eine Analystin, die monatliche Berichte erstellt. Mit wachsender Erfahrung verschwimmt der Unterschied, weil auch erfahrene Analysten Datenmodelle und Prozesse mitgestalten.
Branche und Tarif
Banken, Versicherungen, Pharma und große Industrieunternehmen zahlen häufig anders als Agenturen oder kleinere Händler. In tarifgebundenen Industrieunternehmen können Data-Stellen einer Entgeltgruppe zugeordnet sein, in Konzernen liegen erfahrene Rollen oft außertariflich. Öffentliche Arbeitgeber wie Hochschulen, Forschungsinstitute und Behörden vergüten nach ihren Tarifverträgen oder nach Besoldung. Dort ist die Stufe transparent, die Spanne nach oben aber begrenzt.
Gehälter auf dieser Seite
Viele Anzeigen nennen kein Gehalt. Drei Rollen im Vergleich:
Was du im Gespräch klären solltest
- Einstufung: Junior, Mid oder Senior und was für die nächste Stufe erwartet wird
- Bereitschaftsdienst: ob du Pipelines oder Modelle auch außerhalb der Arbeitszeit betreust und wie das vergütet wird
- Remote-Regelung: vollständig remote, hybrid oder vor Ort, und ob der Wohnort das Gehalt beeinflusst
- Weiterbildung: Budget für Konferenzen, Kurse und Zertifizierungen der Cloud-Anbieter
Bei Stellen über Personaldienstleister lohnt sich die Frage, ob du beim Kunden oder beim Dienstleister angestellt wirst. Davon hängen Vertrag und Vergütungsregeln ab.
Befristung in der Forschung
Viele KI- und Data-Stellen an Hochschulen und Forschungsinstituten sind befristet und an Projekte oder eine Promotion gebunden. Die Entgeltgruppe steht meist in der Anzeige, dazu oft der Stellenanteil, etwa eine halbe oder volle Stelle. Rechne bei Teilzeitstellen das Gehalt auf die tatsächliche Arbeitszeit um und frag, ob eine Verlängerung oder eine Anschlussfinanzierung geplant ist.
Spezialwissen und Fachgebiet
Neben der Technik zählt das Fachgebiet. Wer Daten aus Medizin, Energie, Finanzen oder Produktion versteht, arbeitet schneller und sicherer und wird oft entsprechend eingestuft. Auch Erfahrung mit dem Betrieb von Sprachmodellen oder mit strengen Datenschutzanforderungen ist gefragt. Nenne solches Wissen im Gespräch konkret mit Projekten und Ergebnissen.
Weiterbildung einplanen
Werkzeuge und Methoden ändern sich schnell. Ein festes Budget und Arbeitszeit für Weiterbildung sind in diesem Feld ein echter Teil des Angebots.