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# Data Science Manager

- **Company:** twomynds
- **Location:** Bonn, Germany
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Airflow, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloud Computing, Continuous Integration, Information Engineering, Data Infrastructure, Extract Transform Load (ETL), Data Warehousing, Python (Programming Language), Machine Learning, SQL Databases, Pyspark, Machine Learning Operations
- **Published:** July 12, 2026
- **Apply:** https://de.indeed.com/viewjob?jk=4f05e3fd2992467f

## About the Role

* 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

## Description

* 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.


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