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Rollen-Vergleich · Stand 30. April 2026

Data Scientist vs. ML Engineer

Data Scientists analysieren Daten und bauen Modelle in Notebooks für Erkenntnisse. ML Engineers nehmen diese Modelle und liefern sie in robusten, skalierten Production-Systemen aus.

Direkter Vergleich

Data ScientistML Engineer
AufgabeAnalysiert Geschäftsdaten, baut Vorhersagemodelle und liefert datengetriebene Empfehlungen — zunehmend mit KI/LLM-Unterstützung.Baut, trainiert und deployt ML-Modelle in produktiven Systemen. Brücke zwischen Data Science und Software Engineering.
Median-Gehalt DACH80.000 €85.000 €
Junior-Einstieg55.000 €60.000 €
Senior115.000 €130.000 €
Kern-SkillsPython, SQL, Statistik, PandasPython, PyTorch, MLOps, Docker
Live offen (DACH)104

Welche Rolle passt zu dir?

  • Wenn du …
    magst Statistik und Hypothesen-Tests
    Data Scientist
  • Wenn du …
    magst Engineering, Skalierung und Production
    ML Engineer
  • Wenn du …
    kommst aus Mathematik / Stats
    Data Scientist
  • Wenn du …
    kommst aus Software Engineering
    ML Engineer
Rollen-Guide
Data Scientist
10 offene Stellen
Rollen-Guide
Machine Learning Engineer
4 offene Stellen

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Data Scientist und ML Engineer?
Data Scientists analysieren Daten und bauen Modelle in Notebooks für Erkenntnisse. ML Engineers nehmen diese Modelle und liefern sie in robusten, skalierten Production-Systemen aus.
Wer verdient mehr — Data Scientist oder ML Engineer?
Median-Jahresgehalt in DACH: Data Scientist 80.000 €, ML Engineer 85.000 €. ML Engineer verdient im Median 5.000 € mehr.
Welche Rolle wird in DACH häufiger gesucht?
Stand 30. April 2026: 10 offene Data Scientist-Stellen, 4 offene ML Engineer-Stellen aus den gelisteten DACH-Karriereportalen.
Kann ich von Data Scientist zu ML Engineer wechseln?
Ja — beide Rollen teilen Skills wie Python, SQL, Statistik. Der Wechsel braucht typischerweise 6–12 Monate Vertiefung in den rollenspezifischen Skills.