Data Science Manager (m/w/d)

Data Science Manager (m/w/d)

Bonn Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite innovative Data-&-AI-Projekte und baue skalierbare Dateninfrastrukturen.
  • Unternehmen: twomynds – eine dynamische Data-&-AI-Beratung mit einem engagierten Team.
  • Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Remote-Optionen und ein Weiterbildungsbudget.
  • Weitere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten durch Mentoring und individuelle Karrierepfade.
  • Warum dieser Job: Übernimm Verantwortung und gestalte spannende Projekte mit bekannten Marken.
  • Qualifikationen: Erfahrung im Data Engineering und erste Führungskompetenzen erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Über uns

Du willst technische Verantwortung übernehmen und sehen, wie deine Arbeit in echten Use Cases Mehrwert schafft – bei Unternehmen, die du aus dem Alltag kennst? Willkommen bei twomynds. Wir sind eine dedizierte Data-&-AI-Beratung sowie ein Service Provider mit End-to-End-Umsetzung und begleiten Unternehmen von der strategischen Zielsetzung bis zur operativen Realisierung – strategisch, umsetzungsstark und ergebnisorientiert. Unsere Mission: Ambitionierte Unternehmen befähigen, Data & AI in geschäftskritischen Mehrwert zu verwandeln – mit strategischer Klarheit, technischer Exzellenz und unternehmerischer Umsetzung.

Was uns auszeichnet:

  • End-to-End-Ansatz: Von der Business-Strategie bis zum laufenden Betrieb.
  • Klare Werte: Perform. Grow. Communicate. Dedicate. Balance.
  • Wachstum & Entwicklung: Weiterbildungsbudget, Mentoring & individuelle Karrierepfade.
  • Flexibilität: Moderne Arbeitsmodelle mit Remote-Optionen (1x Woche fixer Office Day).
  • Teamkultur: Diverses, ambitioniertes Team mit Offsites, Urban Sports & Workations.

Deine Rolle – Data Science Manager (Engineering)

Du willst Data-&-AI-Lösungen nicht nur konzipieren, sondern technisch verantworten – und dabei ein Team fachlich führen und weiterentwickeln? In deiner Rolle als Data Science Manager verantwortest du die technische Umsetzung unserer Data-&-AI-Projekte end-to-end: Du baust skalierbare Dateninfrastruktur und ML-Lösungen, bringst KI-Use-Cases produktiv in den Betrieb und führst ein interdisziplinäres Team aus Data Scientists und Engineers. Du bleibst dabei hands-on und setzt technische Standards, an denen sich das Team orientiert.

Aufgaben:

  • Technische Leitung & Delivery: Du verantwortest die technische Umsetzung unserer Data-&-AI-Projekte end-to-end – von der Architektur über die Implementierung bis zum stabilen Betrieb – und stellst Qualität, Termintreue und Skalierbarkeit sicher.
  • Aufbau skalierbarer Dateninfrastruktur: Du konzipierst und baust Datenpipelines, Data Warehouses/Lakehouses und Plattformen (ETL/ELT, Cloud) so, dass Daten zuverlässig, performant und nutzbar sind.
  • KI & ML in Produktion bringen: Du überführst Modelle und KI-Use-Cases in den produktiven Betrieb (Deployment, MLOps, Monitoring, Datenqualität) und sorgst dafür, dass sie im Alltag Mehrwert liefern.
  • Hands-on Engineering: Du packst technisch selbst mit an (Python, SQL, PySpark, APIs), reviewst Code und setzt Best Practices und wiederverwendbare Komponenten durch.
  • Teamführung & Enablement: Du führst, coachst und entwickelst ein Team aus Data Scientists und Engineers weiter, setzt fachliche Standards und schaffst Klarheit über Erwartungen und Verantwortlichkeiten.
  • Technische Roadmap & Standards: Du triffst fundierte Tech-Stack-Entscheidungen, treibst technische Standards, Automatisierung und Qualitätssicherung voran und denkst dabei in skalierbaren, wartbaren Lösungen.
  • Zahlen & Lösungen in Entscheidungen übersetzen: Du arbeitest eng mit Kunden und internen Teams zusammen, machst technische Trade-offs transparent und übersetzt Lösungen in messbaren Business-Mehrwert.

Qualifikation:

  • Fundierte Engineering-Erfahrung: Du hast mehrjährige Erfahrung im Data Engineering und/oder ML Engineering und hast produktive Datenpipelines, Plattformen oder ML-Systeme selbst gebaut und betrieben.
  • Führungs- und Coaching-Kompetenz: Du bringst erste Führungs- oder Lead-Erfahrung mit, entwickelst Menschen weiter und kannst ein Team fachlich anleiten – ohne den technischen Bezug zu verlieren.
  • Tool-Stack: Du bist sicher im Umgang mit Python, SQL, PySpark, Cloud-Umgebungen (AWS/Azure/GCP), Orchestrierung (z. B. Airflow), CI/CD und idealerweise MLOps – und arbeitest dich schnell in neue Technologien ein.
  • Umsetzungskompetenz & Ownership: Du bringst Lösungen pragmatisch und zielorientiert von der Idee bis in den Betrieb und übernimmst Verantwortung für Ergebnis und Qualität.
  • Strategisches und wirtschaftliches Denken: Du verstehst Geschäftsmodelle, richtest technische Entscheidungen an langfristigen Zielen aus und schaffst so operativen wie strategischen Mehrwert.
  • Sprachen: Fließende Deutschkenntnisse (C1+), gute Englischkenntnisse sind ein Plus.

Benefits:

  • Du arbeitest in einem jungen, wachsenden Team mit der Möglichkeit, twomynds aktiv mitzugestalten und sehr nah an Geschäftsprozessen und Entscheidungen dabei zu sein.
  • Möglichkeit, schnell Verantwortung zu übernehmen, intern aufzusteigen und dich fachlich wie persönlich weiterzuentwickeln – unterstützt durch Mentoring, Sparring und Weiterbildungsbudget.
  • Flexible Arbeitszeiten und hohe Remote-Flexibilität (1x Woche fixer Office Day in Bonn).
  • Du arbeitest an spannenden Projekten mit bekannten Marken aus Medien, Sport, Telekommunikation und Industrie – von strategischen Konzepten über Enablement bis zur Umsetzung.
  • Zuschuss zum Jobticket und zur Urban Sports Club-Mitgliedschaft.

Schick uns deinen Lebenslauf und wir melden uns garantiert innerhalb von zwei Wochen mit einer Rückmeldung bei dir.

Data Science Manager (m/w/d) Arbeitgeber: twomynds

twomynds ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und wachsenden Team zu arbeiten, während du technische Verantwortung übernimmst und an spannenden Projekten mit namhaften Unternehmen aus Medien und Sport mitwirkst. Unsere Unternehmenskultur fördert Flexibilität durch moderne Arbeitsmodelle, individuelle Karrierepfade und ein starkes Mentoring-Programm, das dir hilft, sowohl fachlich als auch persönlich zu wachsen. Mit einem klaren Fokus auf Teamarbeit und Innovation bieten wir dir die Chance, deine Ideen aktiv einzubringen und die Zukunft von Data & AI mitzugestalten.

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Kontaktdaten:

twomynds Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Science Manager (m/w/d) erhalten könnten

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 twomynds 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 Manager (m/w/d) mit Bravour zu bestehen

Data Engineering
Machine Learning Engineering
Python
SQL
PySpark
Cloud-Umgebungen (AWS/Azure/GCP)
ETL/ELT

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 Manager (m/w/d) bei twomynds gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei twomynds 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 twomynds entscheidend sein!