Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere ML-Modelle für die Logistik von Delivery Hero.
- Unternehmen: Werde Teil von Delivery Hero, einem führenden Tech-Unternehmen in Berlin.
- Vorteile: 27 Tage Urlaub, hybrides Arbeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und Gesundheitsangebote.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Logistik mit innovativen Technologien und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung in ML Engineering und starke Programmierkenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Company Description
As the world’s pioneering local delivery platform, our mission is to deliver an amazing experience, fast, easy, and to your door.
We operate in around 65 countries worldwide, powered by tech, designed by people.
As one of Europe’s largest tech platforms, headquartered in Berlin, Germany, Delivery Hero has been listed on the Frankfurt Stock Exchange since 2017 and is part of the MDAX stock market index.
We push hard, learn quickly and stay human along the way.
It’s this wonderful mix of high performance and real community that makes Delivery Hero a place where ambition and belonging grow side by side.
If you’re curious, collaborative and ready to dive deep into meaningful work, you’ll fit right in.
Job Description
We are on the lookout for a Senior Machine Learning Engineer to join the Logistics Optimization team on our journey to always deliver amazing experiences.
The Optimization Tribe's purpose is to maximize Delivery Hero's logistics performance.
We achieve this by owning and continuously improving the sophisticated algorithm that solves the real-time vehicle routing problem, assigning orders efficiently every second across the world.
This directly impacts DH's core efficiency and customer satisfaction KPIs, influencing decisions for stakeholders from Operations to Product.
As an ML Engineer, your value lies in tackling the problems at scale head‑on and building ML models and products which shape the algorithm's logic and decisions to meet our long‑term goals of best‑in‑class efficiency and service, making a tangible impact across the Delivery Hero network.
Are you ready to take your Machine Learning Engineering and Data Science skills to the next level and make a tangible impact on millions of users worldwide?
- Your responsibilities
- Build and Maintain: Design, build and maintain scalable ML models services, optimizing for performance and efficiency.
- Design
- Robust
Architecture: Build the infrastructure that powers critical model inputs fed every minute to the dispatch algorithm which shapes experiences for millions of customers across the globe, every single day.
- Collaborate and Optimize: Work closely with data scientists and engineers to understand their product needs and build scalable solutions.
- Develop Tooling: Build and enhance ML engineering tooling for Model Development, Monitoring, Serving, and Experimentation.
- Leverage Cloud: Utilize DH cloud infrastructure built with modern technologies on popular cloud platforms to build highly available systems for multiple teams.
- Innovate and Suggest: Proactively suggest how the team can leverage new technologies and architectures to support new use cases.
Qualifications
- ML Engineering
Experience: Prior experience (Ideally 4+ years) in ML engineering or MLOps and familiar with the ML engineering ecosystem tools used for Model serving, training, experimentation, and feature engineering.
Have experience building infrastructure around machine learning pipelines leveraging modern tools with hands‑on experience in modern programming languages such as Python
- ML and DS Experience: You have significant experience (ideally 3+ years) designing and implementing diverse machine learning models (e. g., regression, classification, tree-based ensembles) to solve real‑world business problems, backed by a strong theoretical foundation in statistics and probability.
- Application
Development: Experience building new applications from scratch along with experience building quick proof of concepts (Po Cs) for solving system design challenges using open‑source tools.
- Technical Evaluation: Experience in tech explorations to evaluate technologies for business problems and proposing solutions based on comprehensive pros and cons analysis.
- System Analysis: Experience in deep‑diving into existing systems for investigations and improvements.
- Communication Skills: Fluency in English. Clarity in communication, both written and verbal.
- Nice to Have
- Experience with ML tools like Metaflow, Airflow, MLflow, Argo Workflows, and Cloud Notebooks, etc
- Prior knowledge of public cloud platforms (AWS, Google Cloud or equivalent).
- Experience with CI/CD pipelines and Infrastructure as Code (Terraform or equivalent).
- Knowledge of containerization and orchestration tools like Docker, Kubernetes, and Helm.
- Additional Information
Ensuring you and all our Heroes are looked after, happy, and healthy is always on the menu. Because if you’re in good shape, then we’re in good shape.
- Make the most of our hybrid working model and join the team for face‑to‑face connection and collaboration in our beautiful Berlin campus 2 days a week
- We offer 27 days holiday with an extra day on 2nd and 3rd year of service
- We will support you in developing yourself and your career growth opportunities: 1.000 € Educational Budget, Language Courses, Parental Support and access to the Udemy Business platform to explore a variety of online courses.
- Get moving and release those wonderful, mind‑boosting endorphins: Health Checkups, Meditation & Gym.
- Cash.
Dough.
Cheddar.
Whatever you call it, we’ll help you with it: Employee Share Purchase Plan, Sabbatical Bank, Public Transportation Ticket Discount, Life & Accident Insurance, Corporate Pension Plan
- The power of getting together over some food is unrivaled. Here are a few ways to help you do that. All the yum: Digital Meal Vouchers and Food Vouchers.
Wondering what relocating to Berlin is like?
In this article, we’ve put together 10 things you should know about moving to Berlin and how Delivery Hero can support you.
You can also visit our relocation hub and check out more information about moving to Berlin.
We believe diversity and inclusion are key to creating not only an exciting product, but also an amazing customer and employee experience.
Fostering this starts with hiring - therefore we do not discriminate on the basis of racial identities, religious beliefs, color, national origin, gender identities or expressions, sexual orientations, age, marital or disability statuses, or any other aspect that makes you, you.
We encourage you to let us know if you need any accommodations or specific accessibility support to ensure a smooth interview experience—just let us know with an email to our Inclusion Officer at inclusion@deliveryhero. com.
Severely disabled applicants with equal qualifications will be given preferential consideration.
You’re welcome to share your pronouns (he/she/they) right from the start so we can address you respectfully from our first contact.
#J-18808-Ljbffr
Senior Machine Learning Engineer - (Logistics, Optimization) Arbeitgeber: Delivery Hero SE
Delivery Hero ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung in Berlin bietet. Mit einem hybriden Arbeitsmodell, großzügigen Urlaubstagen und einem umfangreichen Bildungsbudget fördert das Unternehmen die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. Die Unternehmenskultur legt großen Wert auf Vielfalt und Inklusion, was zu einem inspirierenden und gemeinschaftlichen Arbeitsumfeld führt, in dem Innovation und Zusammenarbeit im Mittelpunkt stehen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Machine Learning Engineer - (Logistics, Optimization) erhalten könntest
✨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 Delivery Hero SE 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 Senior Machine Learning Engineer - (Logistics, Optimization) mit Bravour zu bestehen
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 Senior Machine Learning Engineer - (Logistics, Optimization) bei Delivery Hero SE gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Delivery Hero SE 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 Delivery Hero SE entscheidend sein!