Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Data Scientists und baue eine bedeutende Datenwissenschaftsfunktion auf.
- Unternehmen: Innovatives Startup mit internationalem Team und echter Wirkung im Gesundheitsbereich.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Leistungsbonus und Beteiligung für herausragende Kandidaten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit klaren Wachstumschancen und flexibler Arbeitsweise nach sechs Monaten.
- Warum dieser Job: Gestalte Lösungen für globale Gesundheitsprobleme und arbeite an echten Datenherausforderungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Datenwissenschaft und Führungsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 120000 € pro Jahr.
- Working Arrangement: On-site full-time for the first six months
- Salary: Up to 2€120k, 10% performance bonus, and equity available for standout candidates
You're the kind of person who doesn't just run experiments.
You redesign the whole thing.
You spot what everyone's overlooking and you make the call to rebuild it from first principles.
You've done it before - probably in a startup where the alternative was watching something mediocre ship.
We're hiring a Lead Data Scientist to own something genuinely rare: the chance to build a data science function that matters.
Not just technically - though the technical bar here is high - but because the work you'll do is being used to solve one of the world's most pressing health challenges.
The kind of problem where getting it right ripples out to millions of people.
The team is small. “Brilliant minds, kind hearts” is not corporate fluff - it's how they actually operate.
You'll work directly with the Chief AI Officer to set priorities, shape the team culture from the inside, and lead three Data Scientists and AI Engineers who will take their cues from you.
But this isn't a hands-off management role.
You lead from the front.
You do the work alongside your team.
You show what good looks like by example.
The data is real.
Two years of clinical conversations - a dataset almost no team has access to.
It's complex, it's ambiguous, and it needs someone who doesn't panic when the standard playbook doesn't work.
Someone who thinks independently, reasons from first principles, and when a hard call needs making, walks into the room able to defend it.
Your first 90 days are crystal clear: get deep into the existing data architecture, establish how the team works together and what the standards are, and ship something meaningful - a production-ready pipeline or model that the product depends on.
Not a prototype.
Not a proof of concept.
Something that works because you made it work.
Beyond that, you'll shape how the data function scales. Hiring decisions. Architectural direction. Building the kind of team culture where high standards become self-sustaining.
You've probably worked in startups.
You understand that roles blur, that hours stretch when something needs shipping, and that building something worthwhile actually looks like that.
You're not someone who fell into data science - you're someone genuinely energised by the craft.
You can build the pipelines your models depend on.
You care about the quality of what you produce in a way that matters.
You'll be based in Berlin, on-site full-time for the first six months. After that, there's flexibility - but the culture in the office is real and it matters.
On offer
Salary of €90k–€120k, 10% performance bonus, and equity available for standout candidates.
The team is international by design, 30 people across 16+ nationalities, and they've already signed contracts with 15+ of the world's top pharma companies.
This isn't a startup trying to prove the model works.
It's a startup that's proven it and is now building something that scales.
All applicants are screened by an experienced, human recruiter - not AI.
We welcome diverse applicants and are dedicated to treating all applicants with dignity and respect, regardless of background.
#J-18808-Ljbffr
Lead Data Scientist Arbeitgeber: Rebel Recruiters
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, eine bedeutende Rolle als Lead Data Scientist in einem dynamischen Team zu übernehmen, das sich leidenschaftlich für die Lösung drängender Gesundheitsprobleme einsetzt. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Innovation, während wir Ihnen durch ein internationales Umfeld und klare Wachstumschancen helfen, Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln. In Berlin gelegen, profitieren Sie von einer inspirierenden Arbeitsatmosphäre, die echte Teamarbeit und persönliche Entwicklung in den Vordergrund stellt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Lead Data Scientist 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 Rebel Recruiters 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 mit Bravour zu bestehen
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 Rebel Recruiters gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Rebel Recruiters 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 Rebel Recruiters entscheidend sein!