Lead Data Scientist in Berlin

Lead Data Scientist in Berlin

Berlin Vollzeit Hybrid
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite innovative Data Science Projekte und forme die Produktstrategie mit datengetriebenen Entscheidungen.
  • Unternehmen: DT ist ein dynamisches Unternehmen, das die mobile Erfahrung revolutioniert.
  • Vorteile: Attraktive Vergütung, Aktienoptionen, unbegrenzter Urlaub und leistungsbasierte Boni.
  • Weitere Informationen: Vielfältige und inklusive Arbeitsumgebung mit globalen Karrieremöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte Produkte, die von Millionen genutzt werden, und mache einen echten Unterschied.
  • Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Data Science und technische Führungsqualitäten.

DT (NASDAQ: APPS) is unifying the full mobile experience.

Our growth platform powers the mobile ecosystem by bringing together advertisers, app developers, and device partners, to create a unique and premium value exchange, that results in a personalized and seamless mobile device experience.

At DT, we move fast, think big, and build collaboratively.

We believe great ideas can come from anywhere, and we trust our teams to take ownership, challenge convention, and make an impact from day one.

Here, you’ll have the opportunity to grow your career while contributing to products and experiences used by millions around the world.

With us, you will enjoy competitive compensation, equity awards, and a comprehensive benefits package designed to invest in your total well-being, all within a hybrid and flexible work environment.

DT has every ingredient of a marketplace business — advertisers, publishers, OEMs, carriers, consumers, devices, and proprietary device-level data.

Our job in Data Science is to turn that raw advantage into intelligence: the insights, models, and systems that optimize the marketplace and prove the value we create.

As a

Lead Data Scientist, you will serve as a technical authority and strategic partner across engineering, product, and executive leadership.

You will define technical roadmaps, architect high-impact ML and experimentation frameworks, and set the standard for data science excellence across DT’s global marketplace — from bidding efficacy and audience curation to measurement, attribution, and enterprise experimentation.

  • About The Lead Data Scientist Role
  • Strategic Problem Framing & Vision: Lead the translation of complex, high-ambiguity business challenges into multi-quarter data science roadmaps that directly shape product strategy and commercial outcomes.
  • Experimentation

Architecture: Drive the methodology, design, and standards for DT’s centralized experimentation framework — serving as the primary authority on causal inference, A/B testing, and hypothesis validation across product surfaces.

  • Advanced Modeling & System

Architecture: Architect and oversee the development of production-grade statistical and ML models for bid/UA optimization, dynamic audience segmentation, user lifetime value (LTV), and multi-touch attribution.

  • Real-Time
  • Data

Intelligence: Direct the strategy for time-series forecasting and real-time event processing to enhance automated decisioning, yield optimization, and recommendation engines.

  • Engineering Partnership & Productionization: Partner with ML Infrastructure and Data Engineering leads to establish best practices for model deployment, monitoring, and integration into DT’s Next Best Action framework.
  • Technical Leadership & Mentorship: Elevate the technical rigor of the data science organization.

Mentor senior and mid-level scientists, establish code and methodology standards, and foster an evidence-based culture across the company.

  • Executive Influence: Translate deep technical findings into strategic narratives for executive stakeholders, influencing product strategy and commercial investments.

About You As The Lead Data Scientist

  • Experience: 8+ years of progressive experience in data science, quantitative analysis, or machine learning, with a track record of technical leadership in Ad Tech, two-sided marketplaces, or consumer-scale data platforms.
  • Technical

Mastery: Expertise in advanced statistical modeling, causal inference, experimental design, and machine learning architectures (regression, classification, time-series, clustering, and deep learning).

  • Stack & Scale: Expert fluency in Python (or R), SQL, and handling petabyte-scale data within cloud infrastructure (e. g., Databricks, Spark, Snowflake, AWS/GCP).
  • Systemic Thinking: Proven ability to look beyond individual analyses to design scalable tools, reusable metrics frameworks, and automated modeling pipelines.
  • Cross-Functional

Leadership: Exceptional communication and alignment skills, with a history of driving technical strategy across matrixed product, engineering, and business organizations.

  • Nice To Have
  • Hands-on experience architecting metrics semantic layers or enterprise experimentation tools.
  • Deep domain expertise in real-time bidding (RTB) auctions, algorithmic yield management, or advanced attribution methodologies.
  • Masters or Ph. D. in a quantitative field (Statistics, Computer Science, Economics, Operations Research, or Physics).

At DT, we are committed to pay transparency and equitable compensation.

(For New York based candidates) The salary range for this position is $223,000-$272,000 based on experience, skills, and qualifications.

In addition to competitive pay, we offer a comprehensive benefits package, including stock options, unlimited PTO and performance based bonus.

We believe in fostering an environment where employees are valued and compensated fairly for their contributions.

DT (NASDAQ: APPS) is a mobile growth platform that powers superior experiences and outcomes for advertisers, app developers, carriers, OEMs, and publishers worldwide.

Our technology connects brands and apps with consumers across devices, apps, and mobile environments — helping partners drive awareness, acquisition, engagement, and monetization through intelligent, integrated experiences.

Headquartered in Austin, Texas, DT operates globally across North America, EMEA, APAC, and LATAM.

DT is an equal opportunity employer committed to fostering an inclusive and diverse workplace.

We welcome people of different backgrounds, experiences, abilities, and perspectives, and believe teams with different points of view build better products, ideas, and experiences.

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Lead Data Scientist in Berlin Arbeitgeber: DT

Als Arbeitgeber in Hövelhof bieten wir Ihnen die Möglichkeit, Teil eines dynamischen Teams zu werden, das Wert auf eine positive Arbeitskultur und individuelle Entwicklung legt. Unsere tarifliche Entlohnung und die Bereitstellung von Arbeitskleidung sind nur einige der Vorteile, die Sie bei uns erwarten können. Zudem fördern wir Ihre berufliche Weiterentwicklung durch gute Übernahmemöglichkeiten und ein unterstützendes Arbeitsumfeld.

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Kontaktdaten:

DT Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Lead Data Scientist in Berlin erhalten könntest

✨Wende dich an die richtigen Communities

Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.

✨Präsentiere deine Daten-Projekte

Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!

✨Nimm an Meetups und Hackathons teil

Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.

✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite

Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei DT zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Lead Data Scientist in Berlin mit Bravour zu bestehen

Analytische Fähigkeiten
Aufmerksamkeit für Details
Technische Kompetenz
Maschinelles Lernen
Statistische Modellierung
Experimentelles Design
Causal Inference

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.

Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!

Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!

Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Lead Data Scientist bei DT gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei DT vorbereitet

✨Bereite deine technischen Skills vor

In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!

✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte

Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!

✨Vorbereitung auf case studies

In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!

✨Zeige deine Leidenschaft für Daten

Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für DT entscheidend sein!