Was kommt nach dem Senior Data Scientist?

Lead Data Scientist, von dort Principal Data Scientist oder Data Science Manager, dann Head of Data Science und Chief Data Officer.

Wie lange dauert es, Senior Data Scientist zu werden?

Oft ein paar Jahre, in denen du Projekte von der Frage bis zum Ergebnis verantwortest. Was zählt, ist die Verantwortung, die du zeigen kannst, nicht die Jahre allein.

Muss ich Menschen führen, um aufzusteigen?

Nein. Lead- und Principal-Rollen sind Schritte nach oben ohne Personalverantwortung; Data Science Manager und Head of Data Science sind die Schritte mit ihr.

Was sollte der Lebenslauf für eine Lead-Rolle zeigen?

Das Team, das du geleitet hast, was es für das Geschäft geliefert hat, die Standards, die du gesetzt hast, und die Menschen, denen du beim Wachsen geholfen hast, jeweils mit einem Ergebnis.

Karriere als Data Scientist: vom Junior zum Senior, Lead und darüber hinaus

Jeder Schritt auf der Leiter für Data Scientists, vom Junior bis zum Lead und darüber hinaus: was sich im Job ändert, welche Lücke du schließen musst, wie du es im Lebenslauf und im Vorstellungsgespräch zeigst und ein realistischer Plan.

Das cvscored-TeamVeröffentlicht 05.11.2026 · Aktualisiert 05.11.2026

Inhalt

Die Leiter auf einen Blick
Die Schritte bis zum Lead
Die Schritte nach dem Lead
Dein Lebenslauf für den nächsten Schritt
Das Wichtigste
Häufige Fragen
Mehr zu diesem Beruf

Die Leiter auf einen Blick

Schritt	Woran du als Nächstes gemessen wirst	Typische Dauer
Vom Junior Data Scientist zum Data Scientist	Analysen und Modelle, die du ohne Hilfe fertigstellst	1 bis 2 Jahre
Vom Data Scientist zum Senior Data Scientist	Projekte, die du verantwortest, von der Frage bis zum geschäftlichen Ergebnis	2 bis 4 Jahre
Vom Senior zum Lead Data Scientist	Die Methoden, die Qualität und die Prioritäten eines Teams	2 bis 3 Jahre
Vom Lead zum Principal Data Scientist	Schwere Probleme und Methoden, die die ganze Firma nutzt	2 Jahre oder mehr
Vom Lead zum Data Science Manager	Menschen, Einstellungen und die Ergebnisse eines Teams	Nachdem du ein Team geführt hast
Vom Data Science Manager zum Head of Data Science	Mehrere Teams und die Strategie für Data Science	3 Jahre oder mehr
Vom Head of Data Science zum Chief Data Officer	Alle Daten einer Firma, ihr Wert und ihre Risiken	Mehrere Jahre

Data Scientists, die Pipelines, Releases und Monitoring mehr reizen als das Modellieren, können den MLOps-Weg gehen, vom Junior MLOps Engineer bis zum Head of ML Platform, beschrieben in den Karrierewegen für MLOps Engineers (auf Englisch).

Die Schritte bis zum Lead

Vom Junior Data Scientist zum Data Scientist

Was sich ändert: Du bringst eine klar umrissene Frage allein von den Daten bis zur Antwort: Daten holen, bereinigen, eine Methode wählen, ehrlich prüfen und das Ergebnis vorstellen.

Was dir fehlt: sicheres Python und SQL, die Kerne der Statistik, Grundlagen in Machine Learning mit ehrlicher Validierung, Git und Diagramme, die Menschen richtig lesen.

Im Lebenslauf und im Vorstellungsgespräch: eine Zeile pro Analyse oder Modell, mit der Frage und dem Ergebnis. Rechne mit einer Aufgabe für zu Hause oder einer Live-Analyse und mit Fragen dazu, wie du sie validiert hast.

Plan (6 bis 12 Monate, im Job): Bring jeden Monat eine Analyse von Anfang bis Ende durch; stell jedes Ergebnis selbst seinem Stakeholder vor; bitte einen Senior, deine Validierung zu prüfen; bau eine alte Analyse so um, dass jeder sie wiederholen kann.

Vom Data Scientist zum Senior Data Scientist

Was sich ändert: Du verantwortest ein Projekt von der geschäftlichen Frage bis zu einem Ergebnis, das genutzt wird: Du schärfst die Frage, wählst den Ansatz, sorgst dafür, dass das Modell oder die Analyse übernommen wird, und misst die Wirkung.

Was dir fehlt: Projekte mit Stakeholdern zuschneiden, Experimente entwerfen, Modelle mit MLOps-Praktiken und Werkzeugen wie MLflow in die Produktion bringen, Monitoring und Zielkonflikte Menschen ohne Fachwissen erklären.

Im Lebenslauf und im Vorstellungsgespräch: eine Zeile pro verantwortetem Projekt mit einem geschäftlichen Ergebnis, etwa gespartes Geld oder gehaltene Kunden. Rechne mit einer Fallstudie und mit der Bitte um eine Geschichte über ein Modell, das nach dem Launch versagt hat.

Plan (9 bis 12 Monate, im Job): Leite ein Projekt vom Zuschnitt bis zum Launch; entwirf ein Experiment und werte es aus; bring ein Modell mit Monitoring in die Produktion; betreue einen Junior als Mentor.

Vom Senior Data Scientist zum Lead Data Scientist

Was sich ändert: Du verantwortest, wie ein Team arbeitet: seine Methoden, seine Standards für Reviews, seine Prioritäten mit dem Fachbereich, und du räumst anderen Hindernisse aus dem Weg. Du modellierst selbst weniger.

Was dir fehlt: ein Portfolio von Projekten nach Wert planen, Standards für Validierung und Experimente setzen, die Arbeit anderer prüfen, Stakeholder auf höherer Ebene managen und gemeinsame Werkzeuge wie eine Experimentplattform in einer Cloud wie AWS oder Azure.

Im Lebenslauf und im Vorstellungsgespräch: die Größe des Teams, was es geliefert hat, und die Standards, die du eingeführt hast. Rechne mit Fragen dazu, wie du zwischen Projekten entschieden und wie du die Qualität gehoben hast.

Plan (12 Monate): Übernimm die Leitung eines Projekts mit zwei oder mehr Leuten; schreib die Checkliste des Teams für die Validierung; leite die Quartalsplanung mit den Stakeholdern; betreue zwei Data Scientists als Mentor.

Die Schritte nach dem Lead

Vom Lead Data Scientist zum Principal Data Scientist

Was sich ändert: Du löst die schwersten Probleme und setzt Methoden, die viele Teams nutzen, ohne Personalverantwortung. Dein Einfluss kommt aus deiner Arbeit und deinem Rat.

Was dir fehlt: Tiefe in einem Gebiet, etwa Causal Inference (Ursache und Wirkung messen), Prognosen, Deep Learning oder Experimente im großen Maßstab; Texte, die Entscheidungen verändern; und Mentoring über Teams hinweg.

Im Lebenslauf und im Vorstellungsgespräch: Methoden oder Plattformen, die andere Teams übernommen haben, und der geschäftliche Wert des schwersten Problems, das du gelöst hast. Rechne mit einer tiefen fachlichen Diskussion und mit Fragen zu Einfluss ohne Weisungsbefugnis.

Plan (12 Monate oder mehr): Verantworte eine firmenweite Methode, zum Beispiel wie Experimente ausgewertet werden; schreib sie auf und unterrichte sie; veröffentliche einen internen oder öffentlichen Artikel; berate zwei andere Teams bei ihrem schwersten Problem.

Vom Lead Data Scientist zum Data Science Manager

Was sich ändert: Menschen stehen an erster Stelle. Du stellst ein, coachst und gibst Feedback, und du stehst dafür ein, was das Team liefert und ob das Geschäft es nutzt.

Was dir fehlt: Einzelgespräche, Feedback, Einstellungen, der Umgang mit schwacher Leistung, Planung und Budgets und die Arbeit des Teams gegenüber der oberen Führungsebene zu vertreten.

Im Lebenslauf und im Vorstellungsgespräch: die Größe und die Ergebnisse des Teams, die Menschen, die du eingestellt und gefördert hast. Rechne mit Fragen zu Konflikten, Feedback und einem Projekt, das du gestoppt hast.

Plan (6 bis 12 Monate): Übernimm, wenn möglich, die Führung von ein oder zwei Mitarbeitenden; leite die Besetzung einer Stelle; such dir eine Führungskraft als Mentor; übernimm die Planung und das Reporting deines Teams.

Vom Data Science Manager zum Head of Data Science

Was sich ändert: Du leitest mehrere Teams, oft über andere Führungskräfte, und verantwortest die Strategie für Data Science: wo Modelle und Experimente den meisten Wert schaffen und was die Firma dafür braucht.

Was dir fehlt: Strategie und Investitionsvorlagen, Budgets, Führungskräfte entwickeln, Zusammenarbeit mit der Leitung von Entwicklung und Produkt und die Regeln für Daten und Modelle, etwa die DSGVO und die KI-Verordnung der EU (EU AI Act) in Europa.

Im Lebenslauf und im Vorstellungsgespräch: die Größe der Organisation, ihre gemessene geschäftliche Wirkung und die Führungskräfte, die du entwickelt hast. Rechne mit Fragen zu Strategie, Prioritäten und einer schwierigen Abwägung.

Plan (12 Monate oder mehr): Führe ein zweites Team oder eine Führungskraft; schreib den Jahresplan für Data Science mit seinem erwarteten Wert; richte eine regelmäßige Prüfung der genutzten Modelle ein; bau Beziehungen zu den Leitungen von Finanzen und Produkt auf.

Vom Head of Data Science zum Chief Data Officer

Was sich ändert: Du verantwortest alle Daten der Firma: ihre Qualität, ihren Schutz, ihre Nutzung in Entscheidungen und Produkten und die Teams für Data Engineering, Analytics und Data Science.

Was dir fehlt: Data Governance (wem welche Daten gehören und wie sie genutzt werden dürfen), Datenplattformen und ihre Kosten, Regulierung und Risiko und einen Platz am Tisch der Geschäftsleitung.

Im Lebenslauf und im Vorstellungsgespräch: der Wert, den Daten für die Firma geschaffen haben, die Risiken, die du gesteuert hast, und die Organisation, die du aufgebaut hast. Rechne mit Fragen auf Vorstandsebene zu Wert, Kosten und Risiko.

Plan (mehrere Jahre): Übernimm neben Data Science auch Analytics oder Data Engineering; führe eine firmenweite Veränderung der Data Governance; stell der Geschäftsleitung die Datenstrategie vor.

Dein Lebenslauf für den nächsten Schritt

Ein Schritt nach oben zeigt sich im Lebenslauf als Beleg für die größere Verantwortung, in den Wörtern der Anzeigen dieser Stufe, unter einer echten Stelle. Drei Regeln:

Ergänzen, nie umbenennen. Behalte deine bisherigen Jobtitel. Füg Zeilen hinzu, die die neue Arbeit zeigen.
Nutze die Wörter der nächsten Stufe. Eine Senior-Rolle will „verantwortet“, „entworfen“, „in Produktion gebracht“; eine Lead-Rolle will „geleitet“, „Standards gesetzt“, „priorisiert“; eine Manager-Rolle will „eingestellt“, „gefördert“, „geliefert“.
Ein geschäftliches Ergebnis pro Zeile. Geld, Kunden, Stunden oder Risiko.

Skill	Schwache Zeile	Starke Zeile, mit Beleg
MLOps	Modelle deployt.	Das Nachfragemodell mit wöchentlichem Neutraining in die Produktion gebracht; Fehlbestände um ein Viertel gesunken.
Experimente	A/B-Tests.	Die Checkliste der Firma für Experimente festgelegt; 40 Tests im Jahr folgen ihr jetzt, und im Review wurden keine falschen Gewinner gefunden.
Machine Learning	Viele Modelle gebaut.	Ein Team von 4 Leuten für Churn- und Preismodelle geleitet, die etwa 3 Mio. € im Jahr wert sind.
Führung	Juniors betreut.	3 Data Scientists als Mentor betreut; 2 leiten jetzt selbst Projekte.
Management	Ein Team geführt.	6 Data Scientists geführt; 3 eingestellt und dafür gesorgt, dass 4 Abteilungen die Modelle des Teams nutzen.

Das Wichtigste

Die Leiter: Junior, Data Scientist, Senior, Lead, dann Principal oder Manager, Head of Data Science und Chief Data Officer.
Beim Data Scientist geht es um solide Arbeit allein, beim Senior um geschäftliche Ergebnisse, beim Lead um die Methoden eines Teams.
Nach dem Lead wählst du zwischen schweren Problemen (Principal) und Menschenführung (Manager).
Jeder Schritt ändert, woran du gemessen wirst; bereite Belege dafür vor, nicht nur neue Methoden.
Ergänze Belege in deinem Lebenslauf in den Wörtern der nächsten Stufe, ein geschäftliches Ergebnis pro Zeile.

Häufige Fragen

Was kommt nach dem Senior Data Scientist?: Lead Data Scientist, von dort Principal Data Scientist oder Data Science Manager, dann Head of Data Science und Chief Data Officer.
Wie lange dauert es, Senior Data Scientist zu werden?: Oft ein paar Jahre, in denen du Projekte von der Frage bis zum Ergebnis verantwortest. Was zählt, ist die Verantwortung, die du zeigen kannst, nicht die Jahre allein.
Muss ich Menschen führen, um aufzusteigen?: Nein. Lead- und Principal-Rollen sind Schritte nach oben ohne Personalverantwortung; Data Science Manager und Head of Data Science sind die Schritte mit ihr.
Was sollte der Lebenslauf für eine Lead-Rolle zeigen?: Das Team, das du geleitet hast, was es für das Geschäft geliefert hat, die Standards, die du gesetzt hast, und die Menschen, denen du beim Wachsen geholfen hast, jeweils mit einem Ergebnis.