Manufacturing Data Scientist
Data-Scientist-Profil mit Schwerpunkt Fertigung, Prozessdaten, Qualität und Produktions-KPIs.
Manufacturing Data Scientists arbeiten in Fertigung und Prozessindustrie mit Sensordaten, Prozess-KPIs, Yield-Optimierung und Qualität. Sie verbinden klassische Statistik mit ML und gutem Domänenverständnis.
- Festanstellung
- 80.000 bis 115.000 €
- Freelance
- 900 bis 1.250 €/Tag
Aufgaben
Analyse von Prozess- und Maschinendaten, Yield- und Qualitätsmodelle, Predictive-Maintenance-Konzepte, Reporting an Produktion und Engineering.
Skills
Python, klassische Statistik, Zeitreihen, ggf. Six-Sigma-Hintergrund, Verständnis für OT- und Produktionsumgebungen.
Markt 2026
Festanstellung: 80.000 bis 115.000 €. Freelance: 900 bis 1.250 €/Tag.
Recruiting
Time-to-Hire 8 bis 12 Wochen.
Praxis & Empfehlung 2026
Manufacturing Data Scientists kombinieren statistisches Denken mit echtem Verständnis für Produktion. Erfolgreiche Profile haben oft einen Ingenieur- oder Naturwissenschaftshintergrund und in den letzten 5 bis 10 Jahren bewusst in Data Science hineingewachsen, oder umgekehrt. Spitzenbesetzung empfiehlt im Interview, einen realen Yield- oder Qualitätscase aus dem eigenen Werk zu besprechen statt akademischer Kaggle-Beispiele. So zeigt sich schnell, ob die Person mit fehlenden Sensoren, fehlerhaften Annotationen und politisch sensiblen Schichtmeistern umgehen kann. Diese Realität trennt verlässliche Profile von theoretisch versierten Analysten, die in der Werkshalle nach drei Wochen kapitulieren. Achten Sie zusätzlich auf Sprache und Auftreten gegenüber dem Schichtpersonal.
Häufige Fragen
- Reicht ein klassischer Data Scientist?
- Nur, wenn die Person bereits Erfahrung in Fertigung und mit Prozessdaten hat. Sonst ist die Lernkurve lang.
Passende Leistungen
Verwandte Begriffe
- Industrial AI Engineer, Engineer-Profil mit Fokus auf KI in Produktion, Predictive Maintenance, Qualitätsprüfung und Industrie-Datenflüssen.