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# Data Scientist / ML Engineer

- **Company:** Frankstahl
- **Location:** Wien, Austria (Remote available)
- **Salary:** €55,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Amazon Web Services, Data Analysis, Cloud Computing, Databases, Python (Programming Language), Data Processing, Kubernetes, Information Technology
- **Published:** November 2, 2026
- **Apply:** https://www.studentjob.at/stellenangebote/9327267-data-scientist-ml-engineer-m-w-d

## About the Role

DU BRINGST MIT Abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Statistik oder vergleichbare Erfahrung
Programmierkenntnisse in R und/oder Python
Erfahrung mit Datenbanken und im Aufbau von Datenpipelines
Fundiertes Verständnis für statistische Analysen
Pragmatischer Ansatz beim Entwickeln von Problemlösungen
Begeisterung, ML-Modelle in produktiven Systemen einzusetzen
Freude an interdisziplinärer Projektarbeit, Kommunikationsstärke und vernetzte Denkweise
Code-Ownership-Mentalität und Verantwortungsbewusstsein für deinen Code
Gute Deutsch- und Englischkenntnisse

## Description

ÜBER UNS Frankstahl steht seit über 140 Jahren für Verlässlichkeit, Leidenschaft und Innovation im Stahlgroßhandel. Gegründet 1880 in Wien, zählt das österreichische Familienunternehmen heute mit über 700 Mitarbeitenden in zehn europäischen Ländern zu den größten und fortschrittlichsten Stahlhandelsunternehmen der Region.
Wie fortschrittlich - das zeigt sich digital: Seit 2016 liefert unser Onlineshop thesteel.com über 100.000 sofort verfügbare Stahlprodukte frachtfrei. Die Plattform ist eine Eigenentwicklung und läuft Cloud-nativ auf AWS. Mit Steelcoin X, einem Utility-Token nach MiCAR, wird eine Tonne Stahl on-chain handelbar und physisch einlösbar. Auf AWS und Kubernetes läuft auch die Data-Science-Plattform, an der du mitbaust.
DEINE ROLLE Entwicklung, Training und Weiterentwicklung von ML-Modellen (z. B. Nachfrage- und Preisprognosen im Stahlhandel)
Durchführung statistischer Datenanalysen sowie Datenaufbereitung und -anreicherung
Aufbau und Pflege von Datenpipelines und Datenmodellen für Analytics und ML-Anwendungen
Mitwirkung an der Cloud-basierten Data-Science-Plattform (AWS, Kubernetes)
Direkte Kommunikation und Zusammenarbeit mit den relevanten Business Units
Eigenständige Programmierung und produktiver Einsatz der Modelle (Python, R)