Jobmarkt: Was KI-Experten an Vergütung erwarten können

Der KI-Hype macht sich auch am Jobmarkt bemerkbar: Spezialisten wie Data Scientists winken laut der Recruiting-Plattform Stepstone gute Gehälter.

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(Bild: Kowit Lanchu/Shutterstock.com)

Lesezeit: 1 Min.

KI-Experten können sich laut Analyse der Plattform Stepstone, die der ix-Redaktion vorliegt, über gute Gehälter deutlich über dem deutschen Bruttomediangehalt von 43.750 Euro freuen. Bei den je nach Branche und Erfahrung variierenden Gehaltsaussichten seien demnach Data Scientists in der Spitzenposition mit einem Mediangehalt von 67.000 Euro an der Spitze. Darauf folgten Product Owner (63.500 Euro brutto im Median), die von der Ideenfindung bis zum fertigen KI-Produkt Projekte steuerten, sowie Data Engineers (60.750 Euro), die Datenflüsse eines Unternehmens in Datenbanken strukturierten.

IT-Jobs nach Brutto-Mediangehalt
Job
Brutto-Mediangehalt pro Jahr
Data Scientist 67.000
Product Owner/in 63.500
Data Engineer 60.750
Business-Analyst/in 60.500
Controller/in 59.500
Software Engineer 57.500
Data Analyst/in 56.750
Software-Entwickler/in 54.500
Wirtschaftsinformatiker/in 52.500
Quelle: Stepstone

Gerade Data Scientists seien hoch begehrt, erklärte Arbeitsmarkt-Experte Tobias Zimmermann von Stepstone. "Es ist daher keine Überraschung, dass Data Scientists gut verdienen. Mit zehn Jahren Berufserfahrung können sie mit rund 90.000 Euro im Jahr rechnen." Ebenfalls im Kontext gutbezahlter KI-Jobs sieht Stepstone auch Business Analysts (60.500 Euro) und IT-Controller (59.500 Euro).

Insgesamt spricht Stepstone von einer inzwischen branchenübergreifenden Nachfrage nach KI-Experten. In den Bereichen Banking und IT-Sicherheit etwa sei der Bedarf an Spezialisten von 2019 auf 2023 auf das Vierfache angestiegen. Aber auch im Handwerk, dem Baugewerbe sowie Versicherungen lasse sich in dem Zeitraum eine Vervierfachung des Bedarfs beobachten. Bei den von Arbeitgebern am meisten gesuchten Kenntnissen bei KI-Fachkräften führt Stepstone die Schlagworte Business Intelligence, Data Science, Machine Learning, Data Analytics und Big Data an.

(axk)