Data Science Pod Lead

Data Science Pod Lead

Berlin Vollzeit 74250 - 90750 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite ein Team von Data Scientists und entwickle innovative ML-Modelle für die Gesundheitsversorgung.
  • Unternehmen: Mission Neko, ein Unternehmen, das präventive Gesundheitsversorgung revolutioniert.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf Teamarbeit und persönlichem Wachstum.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsversorgung mit modernster Technologie und einem engagierten Team.
  • Qualifikationen: MSc oder PhD in einem relevanten Bereich und 5+ Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 74250 - 90750 € pro Jahr.

Mission

Neko is redefining what prevention means, from treating illness when it arrives, to sustaining health before it's ever at risk. Our mission: make data-driven, preventative care accessible to more people, before symptoms appear.

Role Purpose

We are looking for a Data Science Pod Lead to join our Data Science team - a senior technical leader who combines deep hands-on expertise with a passion for growing people and teams. This is a dual-track role: approximately 75% of your time will be spent as an individual contributor, developing and delivering production-ready algorithms and ML models from novel sensor data, while approximately 25% will be dedicated to people leadership, serving as the direct line manager and mentor for a pod of data scientists.

You will work across projects such as Laser Speckle Imaging, contactless ECG, Skin imaging, Thermal Imaging, Cardiovascular Algorithms, and Tissue Imaging - turning complex health data into validated, clinically impactful decision support. You will also shape the technical direction and quality standards of your pod, contribute to the broader Data Science leadership team, and collaborate closely with engineers, clinicians, and researchers to bring algorithms and models from prototype to production.

If you are motivated by the intersection of cutting-edge machine learning and preventative healthcare, and you want to lead a team while staying close to the technical work, this role is for you.

What You’ll Deliver in the First 6–12 Months

  • Develop, verify, validate, and deploy machine learning models and algorithms for clinical decision support, contributing to new product features or research breakthroughs that improve member outcomes (Member-first, always).
  • Build and lead a high-performing pod of data scientists - providing line management, mentorship, regular feedback, and career development support to help each team member thrive (Tech-enabled, human-centred).
  • Set and uphold technical standards, code quality, and best practices within the pod, and deliver production-quality code integrated into Neko’s backend infrastructure, raising the bar for technical excellence across the Data Science team (Chase 10X, not 10%).
  • Collaborate cross-functionally with hardware engineers, firmware engineers, software engineers, medical doctors, and clinical researchers to develop and validate clinical use-cases, and support the regulatory readiness of algorithms and models (Optimistic truth seeking)
  • Contribute to the Data Science leadership team - shaping area-wide strategy, best practices, common tooling, and ways of working alongside other Pod Leads and the Area Lead.

Requirements

  • MSc or PhD in Machine Learning, Computer Science, Physics, Biomedical Engineering, or a related quantitative field.
  • 5+ years of relevant industry experience in a Data Scientist, ML Engineer, or Applied Scientist role, or 2+ years post-PhD in a comparable position.
  • Demonstrated track record of shipping algorithms or ML models to production in a real-world product or clinical environment.
  • Deep expertise in machine learning, signal processing, or computer vision, with hands-on experience across the full ML lifecycle.
  • Strong software engineering skills: production-level coding, version control, testing, and integration with backend systems.
  • Experience working with sensor data, time-series analysis, or medical imaging in cross-functional R&D environments.
  • People leadership experience (e.g. line management, team lead, or equivalent), with the ability to inspire and develop a technical team.
  • Strong communication and collaboration skills, with comfort operating under uncertainty, making pragmatic trade-offs, and driving clarity in ambiguous situations.
  • Motivated to apply cutting-edge science to improve preventative and early-detection healthcare.

Preferred

  • Experience working in a regulated environment (e.g. medical devices, IVD, or equivalent) and familiarity with regulatory requirements for medical algorithms.
  • Prior experience in AI-enabled healthcare, medtech, or biotech.
  • Systems thinking: ability to design and reason about end-to-end ML systems that are observable, safe, and scalable.
  • Demonstrated success mentoring engineers or researchers in high-growth, mission-driven organisations.

About Titles At Neko

We use a simplified internal title framework that prioritises clarity over hierarchy, so internal titles may differ from market-facing role titles. Scope, impact and level of the role are fully aligned and will be clearly discussed throughout the process.

Hiring Process

Candidates progress from application and structured screening through thoughtfully designed interviews culminating in a formal offer and final pre-employment checks before joining the team.

Equal Opportunity & Inclusion Statement

Neko Health is committed to inclusive hiring and member-first care. We welcome candidates from all backgrounds and encourage you to request reasonable adjustments to support your application.

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Data Science Pod Lead Arbeitgeber: Neko Health

Mission Neko ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine innovative und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter an der Schnittstelle von maschinellem Lernen und präventiver Gesundheitsversorgung arbeiten können. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Entwicklung, bietet das Unternehmen umfangreiche Möglichkeiten zur Weiterbildung und Mentoring, während es gleichzeitig eine Kultur des Teamgeists und der Zusammenarbeit fördert. Die Lage in einem dynamischen Umfeld ermöglicht es den Mitarbeitern, an bahnbrechenden Projekten zu arbeiten, die einen echten Einfluss auf die Gesundheit der Menschen haben.

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Kontaktdaten:

Neko Health Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Science Pod Lead 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 Neko Health 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 Data Science Pod Lead mit Bravour zu bestehen

Maschinelles Lernen
Signalverarbeitung
Computer Vision
Software Engineering
Produktionslevel-Coding
Versionskontrolle
Testing

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 Data Science Pod Lead bei Neko Health gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Neko Health 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 Neko Health entscheidend sein!