3.414 Jobs für Senior Data Scientist in Deutschland

• Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen zur Analyse komplexer Datensätze (z.B. Klimadaten, Umweltdaten, Verhaltensdaten).
• Datenaufbereitung, Feature Engineering und Validierung von Modellen.
• Statistische Analyse und Interpretation von Forschungsergebnissen.
• Entwicklung von Algorithmen zur Mustererkennung und Vorhersage.
• Erstellung aussagekräftiger Visualisierungen und Dashboards zur Darstellung von Erkenntnissen.
• Zusammenarbeit mit Forschern und Fachexperten zur Definition von Analysefragestellungen.
• Bewertung und Auswahl geeigneter Datenquellen und Methoden.
• Dokumentation von Analyseprozessen und Modellergebnissen.
• Mentoring von Junior Data Scientists und Teilen von Best Practices.
• Präsentation von Ergebnissen vor internen und externen Gremien.

• Abgeschlossenes Masterstudium oder Promotion in einem quantitativen Fachgebiet (z.B. Statistik, Informatik, Physik, Mathematik, Data Science).
• Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung als Data Scientist, idealerweise im Forschungsbereich oder mit Fokus auf Umwelt- und Nachhaltigkeitsthemen.
• Sehr gute Kenntnisse in Python oder R sowie relevanter Bibliotheken (z.B. Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Umfassende Erfahrung mit verschiedenen Machine-Learning-Techniken (Regression, Klassifikation, Clustering, Deep Learning).
• Erfahrung im Umgang mit großen und komplexen Datensätzen sowie Datenbanken (SQL, NoSQL).
• Fähigkeit zur Datenvisualisierung (z.B. Matplotlib, Seaborn, Tableau).
• Starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, um komplexe technische Sachverhalte verständlich zu erklären.
• Hohe Selbstständigkeit, Eigeninitiative und Organisationsfähigkeit für die remote Arbeit.
• Fließende Deutsch- und sehr gute Englischkenntnisse.

• Entwicklung und Implementierung von fortgeschrittenen statistischen Modellen und Machine-Learning-Algorithmen zur Analyse großer und komplexer Datensätze aus verschiedenen Quellen.
• Datenbereinigung, Transformation und Feature Engineering zur Vorbereitung der Daten für die Analyse.
• Identifizierung von Mustern, Trends und Erkenntnissen, die zur Verbesserung unserer Programme und zur Erreichung unserer Ziele beitragen.
• Visualisierung von Daten und Erstellung von aussagekräftigen Berichten und Dashboards für verschiedene Stakeholder, einschließlich nicht-technischem Publikum.
• Zusammenarbeit mit Projektteams, um deren Datenbedürfnisse zu verstehen und maßgeschneiderte Analyse-Lösungen zu entwickeln.
• Beratung von Projektleitern und Entscheidungsträgern bei der Interpretation von Daten und der Ableitung von Handlungsempfehlungen.
• Bewertung und Implementierung neuer Datenanalyse-Tools und -Technologien.
• Sicherstellung der Datenqualität, Integrität und Sicherheit.
• Dokumentation von Analyseprozessen und Modellergebnissen.

• Master-Abschluss oder Promotion in einem quantitativen Fachbereich wie Statistik, Informatik, Mathematik, Physik oder einem verwandten Feld.
• Mehrjährige praktische Erfahrung als Data Scientist, insbesondere im Umgang mit großen Datensätzen.
• Fundierte Kenntnisse in statistischer Modellierung, maschinellem Lernen und Datenvisualisierung.
• Beherrschung von Programmiersprachen wie Python oder R sowie relevanter Bibliotheken (z.B. Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch).
• Erfahrung mit SQL und verschiedenen Datenbanktechnologien.
• Kenntnisse in Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) sind von Vorteil.
• Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, Problemlösungskompetenz und eine strukturierte Arbeitsweise.
• Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten, um komplexe Ergebnisse verständlich zu präsentieren.
• Selbstmotivation und die Fähigkeit, effektiv in einem verteilten Team zu arbeiten.
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

• Entwicklung, Training und Validierung von Machine-Learning-Modellen zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme.
• Analyse großer und heterogener Datensätze zur Identifizierung von Mustern, Trends und Korrelationen.
• Erstellung von Vorhersagemodellen und Simulationen.
• Datenaufbereitung und -bereinigung für analytische Zwecke.
• Zusammenarbeit mit Produktmanagement, Engineering und anderen Stakeholdern, um geschäftliche Anforderungen in analytische Fragestellungen zu übersetzen.
• Präsentation von Analyseergebnissen und Handlungsempfehlungen für technische und nicht-technische Zielgruppen.
• Erforschung und Anwendung neuester Algorithmen und Techniken im Bereich Data Science und Machine Learning.
• Entwicklung und Implementierung von Datenpipelines und Automatisierungsskripten.
• Mentoring von Junior Data Scientists und Förderung von Best Practices.
• Beitrag zur Weiterentwicklung der Data-Science-Strategie des Unternehmens.

• Master- oder PhD-Abschluss in einem quantitativen Fachgebiet wie Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder einem verwandten Bereich.
• Mehr als 5 Jahre Berufserfahrung als Data Scientist oder in einer ähnlichen Rolle.
• Fundierte Kenntnisse in Machine Learning Algorithmen (z. B. Regression, Klassifikation, Clustering, Deep Learning) und deren Anwendung.
• Erfahrung mit Programmiersprachen wie Python oder R und deren Data-Science-Bibliotheken (z. B. Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Pandas).
• Erfahrung im Umgang mit großen Datensätzen und Datenbanken (SQL, NoSQL).
• Kenntnisse in Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und deren Data-Science-Services sind von Vorteil.
• Starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten.
• Hervorragende Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten.
• Hohes Maß an Selbstständigkeit, Eigeninitiative und Ergebnisorientierung.
• Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse.

• Entwicklung, Implementierung und Validierung von Machine-Learning-Modellen (z.B. für Vorhersage, Klassifizierung, Clustering, Natural Language Processing) unter Verwendung von Python oder R.
• Analyse großer und komplexer Datensätze zur Identifizierung von Trends, Mustern und Geschäftseinblicken.
• Datenaufbereitung, -bereinigung und Feature Engineering zur Optimierung der Modellperformance.
• Design und Durchführung von A/B-Tests und Experimenten zur Messung der Auswirkung von Modellen und Algorithmen.
• Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Ingenieuren und anderen Stakeholdern, um Datenanalyse-Anforderungen zu verstehen und Lösungen zu liefern.
• Präsentation komplexer Ergebnisse und Empfehlungen an technische und nicht-technische Zielgruppen.
• Mentoring von Junior Data Scientists und Förderung von Best Practices im Data Science-Bereich.
• Bewertung und Anwendung neuer Algorithmen und Technologien im Bereich KI und maschinelles Lernen.
• Erstellung von Prototypen und Dashboards zur Visualisierung von Daten und Modellergebnissen.
• Dokumentation von Modellen, Algorithmen und Analysen.
• Mitwirkung an der Entwicklung und Verbesserung der Dateninfrastruktur.
• Leitung von Datenwissenschaftlichen Initiativen und Sicherstellung der erfolgreichen Umsetzung.
• Identifikation neuer Anwendungsfälle für fortgeschrittene Analysen und KI.
• Aktive Teilnahme an Konferenzen und Fachdiskussionen zur Weiterbildung.
• Sicherstellung der ethischen und verantwortungsvollen Anwendung von Daten und Modellen.

• Abgeschlossenes Masterstudium oder Promotion in einem quantitativen Fachgebiet wie Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder einem verwandten Bereich.
• Nachweisbare Berufserfahrung (mind. 5 Jahre) als Data Scientist, idealerweise in einem anspruchsvollen Umfeld.
• Sehr gute Kenntnisse in Machine-Learning-Algorithmen, statistischer Modellierung und Datenmining-Techniken.
• Fundierte Programmierkenntnisse in Python (mit Libraries wie Scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch, Pandas) oder R.
• Erfahrung mit Big Data Technologien (z.B. Spark, Hadoop) und Datenbanken (SQL, NoSQL).
• Fähigkeit, komplexe Probleme zu zerlegen und datengesteuerte Lösungen zu entwickeln.
• Exzellente Kommunikationsfähigkeiten zur Vermittlung technischer Konzepte an verschiedene Zielgruppen.
• Hohe Eigenmotivation, analytisches Denkvermögen und die Fähigkeit, selbstständig im Homeoffice zu arbeiten.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und deren ML-Services ist von Vorteil.

• Identifizierung relevanter Datenquellen und Entwicklung von Strategien zur Datenerfassung und -aufbereitung.
• Anwendung fortgeschrittener statistischer Methoden und Machine-Learning-Techniken zur Analyse großer und komplexer Datensätze.
• Entwicklung, Implementierung und Validierung von prädiktiven Modellen und Algorithmen.
• Interpretation der Modellergebnisse und Ableitung von umsetzbaren Geschäftsempfehlungen.
• Präsentation von Analyseergebnissen und Erkenntnissen für technische und nicht-technische Stakeholder.
• Zusammenarbeit mit Data Engineers und Softwareentwicklern zur Implementierung von Data-Science-Lösungen in Produktionsumgebungen.
• Bewertung und Anwendung neuer Technologien und Methoden im Bereich Data Science.
• Mentoring und Anleitung von Junior Data Scientists.
• Durchführung von A/B-Tests und anderen experimentellen Designs zur Bewertung von Hypothesen.
• Sicherstellung der Datenqualität und der ethischen Verwendung von Daten.

• Master-Abschluss oder Promotion in Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
• Nachweisbare Berufserfahrung als Data Scientist, mit starkem Fokus auf statistische Modellierung und maschinelles Lernen.
• Sehr gute Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R und relevanter Bibliotheken (z.B. Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Erfahrung mit Datenbanken und Abfragesprachen (SQL).
• Kenntnisse in Big-Data-Technologien (z.B. Spark, Hadoop) sind von Vorteil.
• Ausgezeichnete analytische Fähigkeiten, Problemlösungskompetenz und eine strukturierte Denkweise.
• Fähigkeit, komplexe technische Konzepte klar und verständlich zu kommunizieren.
• Erfahrung in der Arbeit mit agilen Entwicklungsmethoden.
• Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Teamfähigkeit und die Fähigkeit, eigenverantwortlich zu arbeiten.

• Eine herausfordernde und sinnstiftende Tätigkeit in einem innovativen Umfeld.
• Die Möglichkeit, direkt Einfluss auf die Geschäftsstrategie durch datengesteuerte Einblicke zu nehmen.
• Ein starkes Fokus auf kontinuierliche Weiterbildung und fachliche Entwicklung.
• Ein attraktives Gehaltspaket mit umfangreichen Zusatzleistungen.
• Ein flexibles Arbeitsmodell, das eine optimale Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben ermöglicht.

• Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen zur Vorhersage von Kundenverhalten, zur Optimierung von Netzwerkleistungen und zur Verbesserung von Geschäftsprozessen.
• Analyse großer, komplexer Datensätze aus verschiedenen Quellen (z.B. Nutzungsdaten, Kundendaten, Netzwerkmetriken).
• Entwicklung und Wartung von Datenpipelines und -infrastrukturen.
• Erstellung aussagekräftiger Visualisierungen und Berichte zur Darstellung von Analyseergebnissen für technische und nicht-technische Stakeholder.
• Validierung und Verfeinerung von Modellen auf Basis von Performance-Metriken und Geschäftsanforderungen.
• Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Ingenieuren und anderen Data Scientists zur Identifizierung von Analyse- und Modellierungsanforderungen.
• Forschung und Anwendung neuer statistischer Methoden und Machine-Learning-Algorithmen.
• Mentoring jüngerer Teammitglieder und Wissensaustausch innerhalb des Data Science-Teams.

• Master-Abschluss oder Promotion in Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
• Mindestens 5 Jahre relevante Berufserfahrung im Bereich Data Science oder Machine Learning.
• Fundierte Kenntnisse in statistischer Modellierung, maschinellem Lernen und Datenanalyse.
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python oder R sowie Erfahrung mit relevanten Bibliotheken (z.B. Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Erfahrung mit Datenbanken (SQL, NoSQL) und Big-Data-Technologien (z.B. Spark, Hadoop).
• Fähigkeit, komplexe Sachverhalte klar und verständlich zu kommunizieren, sowohl schriftlich als auch mündlich.
• Erfahrung in der Telekommunikationsbranche ist von Vorteil.
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) für Data Science-Aufgaben ist wünschenswert.

• Eine spannende und herausfordernde Tätigkeit in einem zukunftsorientierten Sektor.
• Die Möglichkeit, mit modernsten Technologien und Methoden zu arbeiten.
• Ein dynamisches und kollaboratives Arbeitsumfeld mit flachen Hierarchien.
• Ein attraktives Gehaltspaket und ausgezeichnete Sozialleistungen.
• Flexible Arbeitsgestaltung mit der Option, teilweise im Homeoffice zu arbeiten.

Who are you?

You are a highly analytical, data-driven Data Scientist who can turn raw data in BigQuery/SQL into strategic dashboards, predictive models, and actionable insights that guide Product, Marketing, and Operations—owning projects end to end from data ingestion and feature engineering to experimentation and model deployment.

We’re seeking a Data Scientist (AdTech) to lead our next-gen Offerwall AI, ideally someone who has scaled data/ML in ad monetization or gaming and loves shipping to production; you’ll set the technical vision and roadmap, mentor DS/ML engineers, partner with Product and Engineering, and drive measurable revenue lift through ranking/optimization models, bidding strategies, fraud/quality signals, and user-value prediction, while establishing strong MLOps (monitoring, retraining, A/B testing) to keep models healthy in production.

This role reports directly to the Board and offers a clear path to senior leadership: the opportunity to grow into a Data Director role and build your own team, including ownership of the roadmap, hiring, and mentoring.

Who are we?

MAF is a leading digital advertising company designing innovative solutions to meet the needs of advertisers and publishers in the Performance App Marketing industry. We have been recognized globally, ranking 6th and 3rd on the Appsflyer Performance Index, and were named among the Top 10 fastest-growing startups in Italy and Top 100 in Europe by the Financial Times.

What will you do?

Dashboard & Reporting

• Design, build, and maintain interactive Looker dashboards connected to BigQuery/SQL.

• Automate recurring reporting workflows and ensure ongoing data accuracy and consistency.

Predictive Modeling & Algorithms

• Develop and validate models for ROI, LTV, churn prediction, and other key business metrics.

• Apply clustering, anomaly detection, and advanced analytics techniques to identify user segments, fraud patterns, and optimization opportunities.

Data Analysis & Insights

• Analyze publisher-level and user-level data to uncover trends, behavioral patterns, and growth opportunities.

• Lead anti-fraud investigations by identifying suspicious activity, quantifying risk exposure, and producing clear, data-supported reports with actionable mitigation strategies.

• Perform ad hoc analyses to support offer optimization, campaign performance reviews, and broader business decisions.

Data Engineering & Automation

• Build scripts and tasks to automate and clean data pipelines (e.g., retroactive field filling in BigQuery).

• Improve BigQuery query performance and cost efficiency through partitioning, clustering, and SQL best practices.

Operational Support

• Conduct funnel reporting and analysis by extracting metrics (acquisition, activation, retention, revenue) from BigQuery and delivering clear, structured Excel-based summaries using custom templates and macros.

What will you need?

• Proven experience in a Data Analyst, Data Scientist, or Data Engineer role with hands-on expertise in BigQuery, SQL, and Looker.

• Strong knowledge of predictive modeling, clustering, and statistical analysis.

• Experience with anti-fraud systems, risk detection, or high-integrity environments is a plus.

• Proficiency in Python or similar scripting languages for data automation and analysis.

• Solid understanding of data pipeline optimization, query efficiency, and cost management.

• Excellent communication skills in English (Italian is a plus), with the ability to present complex findings clearly to non-technical stakeholders.

• Strong attention to detail, self-starter attitude, and ability to manage multiple projects independently.

Growth & Career Path

• Clear path to senior leadership: opportunity to grow into a Data Director role and build your own team, including ownership of roadmap, hiring, and mentoring.

We offer a permanent contract.

Salary will depend on actual experience and skills.

What does it mean working at MAF?

• A dynamic and collaborative work environment.

• Opportunities for professional growth and continuous learning.

• Work alongside international professionals in one of Europe’s fastest-growing digital marketing scale-ups.

• Annual training budget for courses, events, or certifications—you choose your personal and professional path.

• Team-building activities that mix brainstorming with fun and relaxation.

• Free meals, snacks, fruit, and drinks provided daily at the office.