Data Science Manager (m/w/d)

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 Köln).
• 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.

Wir zeigen einen Auszug und einen Link je Anzeige, und den vollen Text, wenn die Quelle es erlaubt. Genannte Marken und Logos gehören ihren Inhabern.

Quelle: Statistisches Bundesamt (Destatis), Tabelle; dl-de/by-2-0; eigene Berechnung

Veröffentlicht am 01. Nov. 2026

Grobe Schätzung: 44.000 €–58.000 €/Jahr