Team Lead Data Science (f/m/x)

Team Lead Data Science (f/m/x)

Berlin Vollzeit 55000 - 70000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
United States Digital Space LLC

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite ein Team von Data Scientists und entwickle innovative Vorhersagemodelle für den Energiemarkt.
  • Unternehmen: Werde Teil eines führenden Greentech-Startups, das die Solarenergie revolutioniert.
  • Vorteile: 29 + 2 Urlaubstage, flexible Arbeitszeiten und ein modernes Büro in Berlin.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großem Teamgeist und Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Energie mit und arbeite an spannenden Projekten.
  • Qualifikationen: Erfahrung in maschinellem Lernen und Teamführung erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.

At the company, we are not just a company; we are a movement.

As a recognized greentech unicorn and one of Europe’s fastest-growing energy companies, we’re dedicated to making solar energy accessible and effortless for homeowners across the continent.

Our innovative business model for solar panels, heat pumps, home energy storage systems, and EV charging stations is redefining the residential energy market.

With our mission to empower homeowners to embrace clean energy, we are paving the way for a sustainable, decentralized energy future.

As the leading player in residential solar, the company is expanding its next frontier: the company Energy, our platform for managing, optimizing, and orchestrating millions of distributed energy assets.

This includes building Europe’s largest Virtual Power Plant (VPP), connecting solar systems, batteries, heat pumps, and EV chargers to actively stabilize the grid and unlock new revenue streams for our customers.

Our vision is bold: to become the driving force in Europe’s transition to distributed, intelligent, and clean energy generation.

About the role

We are looking for a Team Lead Data Science to lead our Energy Data Science team, a focused team of three data scientists building and operating the forecasting systems that sit at the heart of the company’s energy trading operation.

You will own short-term and long-term models, as well as risk simulations, and your team’s output will directly inform trading decisions across one of Europe’s largest residential energy communities.

This is a hands‑on leadership role (~65% technical, ~35% leadership).

You are expected to stay deep in the work — modelling strategy, architecture decisions, critical code and design reviews — while leading your team and owning its outcomes.

  • What you’ll do
  • Research, develop, and productionize time series forecasting models for energy markets (e. g. load and generation forecasts), owning the full lifecycle from data exploration and feature engineering through model training, evaluation, deployment, monitoring, and retraining.
  • Contribute to our MLOps infrastructure: experiment tracking, model versioning, automated retraining pipelines, and production observability.
  • Communicate forecasting model decisions and performance to C-level leadership, and stakeholders in trading and risk management functions, connecting business understanding and impact with deep technical knowledge.
  • Collaborate closely with Traders/ Portfolio Managers, Data Engineers, Software Engineers, and Product to deliver well‑engineered, reliable data science products.
  • Own and evolve the team’s forecasting roadmap, including future use cases such as long‑term forecasting (1–2 year horizon), price forecasting, and probabilistic risk simulations.
  • Lead, mentor, and develop a team of data scientists — including 1:1s, performance reviews, career development, and hiring decisions.
  • Foster a culture of continuous learning, engineering quality, and technical growth.
  • What you’ll bring
  • University degree in Computer Science, Engineering, Mathematics, Statistics, or a related quantitative field.
  • 5+ years of industry experience in machine learning, with a strong focus on time series forecasting or data science in the energy sector.
  • 2+ years of experience leading a data science team or multi‑person project, including formal people management responsibilities (performance reviews, mentoring, hiring).
  • Proficiency in Python and SQL, with strong software engineering fundamentals: testing, code quality, version control, and CI/CD.
  • Proven experience deploying, monitoring, and maintaining machine learning models in production environments.
  • Hands‑on experience with MLOps practices and tooling: experiment tracking, model registries, automated retraining workflows, and CI/CD for ML.
  • Practical experience with data engineering tasks: pipeline development, data quality management, and feature engineering at scale.
  • Experience with cloud infrastructure (Azure, AWS, or GCP) and cloud data warehouses (Snowflake or similar).
  • Experience with distributed data processing frameworks (Py Spark, Dask, or similar).
  • End‑to‑end ownership mindset: proven ability to drive projects from research through production, and to deliver outcomes through a team.
  • Fluent in English.
  • Nice to have
  • Experience with long‑term forecasting (seasonal, multi‑year horizons) or scenario modelling.
  • Experience with probabilistic forecasting or uncertainty quantification (e. g. conformal prediction, quantile regression, Monte Carlo simulation).
  • Experience working with weather data or numerical weather prediction models.
  • Experience scaling ML systems: managing many models in parallel, high‑throughput inference, or model fleet management.
  • Experience with price forecasting or price forward curves in energy markets.

What we offer

  • Work at Germany's first green unicorn - Play an active role in shaping the solar energy transition.
  • The sun shines all over the world - At the company, you'll work with a highly motivated, diverse team of over 65 nationalities.
  • The ideal setup for your focus - We are convinced that excellent results are achieved when the conditions are right.

That's why we rely on a hybrid working concept that gives you the freedom to always work in the way that best suits your tasks.

Do you need new inspiration on an international level?

With Workflex, we offer you the opportunity to relocate abroad for up to 30 days a year, depending on your responsibilities.

  • Grown‑up business & startup spirit - In our modern office in Berlin‑Friedrichshain, you'll find everything your heart desires, from height‑adjustable desks and table tennis to stocked beverage fridges and barista coffee.
  • Your kick‑start at the company - Onboarding day with a welcome bag, buddy program, and a team that really supports you.
  • Stay up to date & help shape the future - Transparent all‑hands meetings, short decision‑making processes, and an open feedback culture - without mistakes, there is no progress.
  • The energy transition can only be achieved together - At the company, you can expect legendary team spirit and unforgettable team events.
  • Your extra boost - 29 + 2 vacation days, discounted membership at Wellhub, and corporate benefits. Everything you need to help you achieve a good work‑life balance.

*At the company, we are proud of the diversity of our team.

No decisions are made on the basis of skin colour, religion or religious belief, ethnic or national origin, nationality, gender identity, sexual orientation, disability or age, either during recruitment or employment. the company stands for a safe workplace and takes action against discrimination and harassment of any kind.*

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United States Digital Space LLC

Kontaktdaten:

United States Digital Space LLC Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Team Lead Data Science (f/m/x) 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 United States Digital Space LLC 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 Team Lead Data Science (f/m/x) mit Bravour zu bestehen

Zeitreihenprognose
Maschinelles Lernen
Datenwissenschaft
Python
SQL
MLOps
Datenengineering

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 Team Lead Data Science (f/m/x) bei United States Digital Space LLC gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei United States Digital Space LLC 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 United States Digital Space LLC entscheidend sein!