Consultants für Data & AI beraten Unternehmen dabei, Daten nutzbar zu machen und KI-Modelle in den Betrieb zu bringen. Die Arbeit verbindet technische Umsetzung mit Projektarbeit beim Kunden.
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| Erfahrung | Von | Median | Bis | Jahresbrutto | Verhältnis |
|---|---|---|---|---|---|
| Berufseinstieg | 3.800 € | 4.600 € | 5.500 € | 55.200 € | |
| Mit Berufserfahrung | 5.200 € | 6.300 € | 7.800 € | 75.600 € | |
| Mit langjähriger Erfahrung | 7.000 € | 8.500 € | 12.000 € | 102.000 € |
Tarifverträge gibt es in diesem Feld praktisch nicht, die Gehälter werden frei verhandelt und liegen weit auseinander. Am stärksten wirken die Art des Arbeitgebers - große Strategie- und Big-Four-Beratungen zahlen deutlich mehr als kleine IT-Dienstleister - sowie Standort und variable Bonusanteile, die bei Senior-Rollen zehn bis zwanzig Prozent des Jahresgehalts erreichen können.
Die Werte sind Orientierungswerte und keine amtliche Statistik. Sie sind aus öffentlich verfügbaren Erhebungen, Tarifwerken und Stellenanzeigen abgeleitet und auf volle Euro gerundet. Im Einzelfall entscheiden Betrieb, Tarifbindung, Region, Qualifikation und Verhandlung – die Abweichung nach oben wie nach unten kann erheblich sein.
Das Jahresbrutto ist das 12-fache des Monatswertes. Urlaubs- und Weihnachtsgeld sind nicht enthalten, weil sie sich von Branche zu Branche unterscheiden.
Consultants für Data & AI arbeiten in Projekten bei Unternehmen, die mit ihren Daten mehr anfangen wollen als Berichte zu erstellen. Am Anfang steht meist eine Bestandsaufnahme: Welche Datenquellen gibt es, wie sauber sind sie, wer darf worauf zugreifen. Daraus entsteht ein Zielbild, etwa eine Datenplattform in der Cloud, ein Prognosemodell für die Nachfrage oder ein Assistenzsystem auf Basis großer Sprachmodelle.
Der Alltag besteht zu einem guten Teil aus Handarbeit an Daten und Code: Pipelines in Python oder SQL bauen, Daten in Snowflake, Databricks oder BigQuery modellieren, Modelle trainieren und bewerten, Prototypen in Container packen und in eine Betriebsumgebung bringen. Der andere Teil ist Kommunikation: Workshops moderieren, Anforderungen aus Fachabteilungen herausfragen, Ergebnisse vor Bereichsleitungen präsentieren, Aufwände schätzen. Wer nur programmieren will, ist in der Beratung falsch; wer nur Folien bauen will, fällt bei der Umsetzung durch.
Der übliche Weg ist ein Studium in Informatik, Data Science, Wirtschaftsinformatik, Mathematik, Statistik oder Physik. Auch Wirtschaftsingenieure und Wirtschaftswissenschaftler mit starkem Quantitativ-Profil kommen unter. Ein Bachelor genügt bei vielen Häusern, ein Master ist verbreitet und bei forschungsnahen Themen üblich. Große Beratungen bilden Einsteiger in strukturierten Programmen aus und setzen sie zunächst als Analyst ein.
Quereinstieg ist möglich und häufig: aus der Softwareentwicklung, aus dem Controlling, aus der Wissenschaft. Entscheidend sind vorzeigbare Projekte, sichere Kenntnisse in Python und SQL sowie Erfahrung mit mindestens einer Cloud-Plattform. Zertifikate von AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud öffnen Türen, ersetzen aber keine praktische Erfahrung. Bootcamps allein reichen selten für den Einstieg in eine anspruchsvolle Beratung.
Projektarbeit heißt wechselnde Kunden, wechselnde Technikstacks und oft Reisen. Wie viel gereist wird, unterscheidet sich stark: manche Häuser arbeiten überwiegend remote, andere erwarten zwei bis vier Tage pro Woche beim Kunden. Die Arbeitszeiten sind planbar, solange kein Meilenstein näher kommt; in Ausschreibungsphasen und vor Go-Lives werden Abende und gelegentlich Wochenenden gebraucht. Auslastungsziele sind messbar und werden gemessen, was Druck erzeugt.
Fachlich veraltet Wissen schnell. Wer sich nicht regelmäßig in neue Werkzeuge einarbeitet, verliert nach wenigen Jahren den Anschluss. Dazu kommt die Frustration, dass viele Datenprojekte nicht an der Technik scheitern, sondern an unklaren Zuständigkeiten, schlechter Datenqualität oder Widerstand in der Organisation. Das auszuhalten und trotzdem konstruktiv zu bleiben, fällt vielen schwerer als die technische Arbeit.
Die Nachfrage ist hoch und breit verteilt: Beratungen, IT-Dienstleister, Cloud-Partner und die Inhouse-Beratungen großer Konzerne suchen laufend. Nach dem Wettlauf um generative KI kühlt der Markt an einzelnen Stellen etwas ab, das Grundthema Datenarchitektur bleibt jedoch stabil. Typische Wege führen über Senior Consultant und Manager in die Projektleitung und den Vertrieb, alternativ in die fachliche Spezialisierung als Lead Data Engineer, MLOps-Spezialist oder Architekt. Viele wechseln nach einigen Jahren in die Industrie, wo Reisetätigkeit und Auslastungsdruck geringer sind, die Gehaltsentwicklung aber flacher verläuft. Freiberufliche Tätigkeit ist bei entsprechender Erfahrung gut möglich.
Üblich ist ein Bachelor- oder Masterstudium in Informatik, Data Science, Mathematik oder Wirtschaftsinformatik mit einer Dauer von drei bis fünf Jahren. Der Einstieg erfolgt meist als Analyst oder Junior Consultant mit interner Ausbildung und Cloud-Zertifizierungen. Quereinstieg aus Softwareentwicklung, Controlling oder Wissenschaft ist mit nachweisbaren Projekten möglich.
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Data Engineers bauen und betreiben die Systeme, in denen Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt, aufbereitet und für Auswertungen bereitgestellt werden. Sie sorgen dafür, dass Datenpipelines zuverlässig laufen und die gelieferten Daten korrekt sind.
IT-Consultants beraten Unternehmen bei der Auswahl, Einführung und Anpassung von IT-Systemen. Sie übersetzen fachliche Anforderungen in technische Lösungen und begleiten Projekte von der Analyse bis zum laufenden Betrieb.
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