Auf einen Blick
- Aufgaben: Label and annotate data to enhance user search experiences.
- Arbeitgeber: Join Delivery Hero, a leading global delivery platform based in Berlin.
- Mitarbeitervorteile: Enjoy 27 days of vacation, hybrid work model, and a âŹ1,000 educational budget.
- Andere Informationen: Flexible hours, health perks, and opportunities for career growth await you!
- Warum dieser Job: Make a real impact on millions of users while working in a diverse and inclusive environment.
- GewĂŒnschte Qualifikationen: Pursuing or recently graduated with a degree in Business, Engineering, or related fields.
As the worldâs pioneering local delivery platform, our mission is to deliver an amazing experience, fast, easy, and to your door. We operate in over 70+ countries worldwide, powered by tech, designed by people. As one of Europeâs 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 enable creative minds to deliver solutions that create impact within our ecosystem. We move fast, take action and adapt. No matter where you\âre from or what you believe in, we build, we deliver, we lead. We are Delivery Hero. Job Description We are on the lookout for an Intern, Data Labeler (Turkish Speaker) to join the Discovery team on our journey to always deliver amazing experiences. At Delivery Hero, youâll shape the global consumer experience for millions of users. Your work will have a direct impact on how we attract and retain customers, creating data-driven, personalized interactions that keep them coming back. As part of our Consumer Team, youâll enhance customer satisfaction and drive global growth and profitability through innovative projects. At the center of our marketplace is the Discovery organization. This team is currently building Search, Recommendation, and intent collection systems to power our brands like Foodpanda, Glovo, Pedidos Ya, Talabat â serving millions of requests every day. The systems we build are critical for our online marketplaces with high availability and performance requirements and drive meaningful commercial value. They require crafting control loops through data, machine learning, and online serving systems to serve millions of consumers worldwide. In this role you will Accurately label and annotate various types of data, including images, text, audio, and video. Helping us in maintaining data quality and consistency, which directly impacts users\â search experience, by adhering to established guidelines. Collaborate with the team to identify and resolve labeling discrepancies. Provide feedback on labeling guidelines and suggest improvements. Qualifications Currently doing a Bachelorâs or Masterâs degree in a related field: Business/Finance/Accounting/Engineering or recently graduated. Ability to deal with lots of data resources and documents Fluency in spoken and written English & Turkish Availability of 20 hours per week for 6 months. Nice to have: interest in machine learning concepts. Experience with specific data labeling tools. Additional Information Ensuring you and all our Heroes are looked after, happy, and healthy is always on the menu. Because if youâre in good shape, then weâre 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 & Bicycle Subsidy Cash. Dough. Cheddar. Whatever you call it, weâll 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, Food Vouchers, Corporate Discounts. Courses. Ready to join our team? If youâre excited to grow, collaborate and be part of the worldâs leading delivery platform, weâd love to hear from you. Apply today! 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 â 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 experienceâjust include it in your application. You\âre welcome to share your pronouns (he/she/they) right from the start so we can address you respectfully from our first contact.
Intern, Data Labeler (Turkish Speaker) - (Global Discovery, Consumer) Arbeitgeber: Delivery Hero
Kontaktperson:
Delivery Hero HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps đ€«
So bekommst du den Job: Intern, Data Labeler (Turkish Speaker) - (Global Discovery, Consumer)
âšTipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Freunden oder Bekannten, die bereits in der Branche arbeiten oder bei Delivery Hero tÀtig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
âšTipp Nummer 2
Informiere dich ĂŒber die neuesten Trends im Bereich Datenanalyse und maschinelles Lernen. Zeige in GesprĂ€chen, dass du ein echtes Interesse an diesen Themen hast und bereit bist, dazuzulernen.
âšTipp Nummer 3
Bereite dich auf mögliche Fragen zu deinen Erfahrungen mit Datenlabeling vor. Ăberlege dir Beispiele, wie du in der Vergangenheit mit groĂen Datenmengen umgegangen bist und welche Tools du verwendet hast.
âšTipp Nummer 4
Zeige deine Sprachkenntnisse! Da die Stelle flieĂendes TĂŒrkisch erfordert, sei bereit, in Interviews oder GesprĂ€chen auf TĂŒrkisch zu kommunizieren, um deine FĂ€higkeiten unter Beweis zu stellen.
Diese FĂ€higkeiten machen dich zur top Bewerber*in fĂŒr die Stelle: Intern, Data Labeler (Turkish Speaker) - (Global Discovery, Consumer)
Tipps fĂŒr deine Bewerbung đ«Ą
Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfĂ€ltig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Aufgaben. Ăberlege, wie deine FĂ€higkeiten und Erfahrungen zu den Erwartungen des Unternehmens passen.
Betone relevante FĂ€higkeiten: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine FĂ€higkeiten hervor, die fĂŒr die Datenkennzeichnung wichtig sind, wie z.B. Genauigkeit, Detailgenauigkeit und Erfahrung mit Datenverarbeitung oder maschinellem Lernen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein ĂŒberzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklĂ€rst, warum du an dieser Position interessiert bist und was dich motiviert, Teil des Discovery-Teams bei Delivery Hero zu werden. Zeige deine Begeisterung fĂŒr die Branche und das Unternehmen.
Sprache und Formatierung: Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Anschreiben klar strukturiert und fehlerfrei sind. Verwende eine professionelle Sprache und achte darauf, dass alle Informationen gut lesbar sind. Dies zeigt deine Sorgfalt und ProfessionalitÀt.
Wie du dich auf ein VorstellungsgesprÀch bei Delivery Hero vorbereitest
âšBereite dich auf die Datenlabeling-Tools vor
Informiere dich ĂŒber gĂ€ngige Datenlabeling-Tools, die in der Branche verwendet werden. Wenn du bereits Erfahrung mit bestimmten Tools hast, sei bereit, darĂŒber zu sprechen und wie du sie in deinen bisherigen Projekten eingesetzt hast.
âšVerstehe die Bedeutung von DatenqualitĂ€t
Sei dir bewusst, wie wichtig die DatenqualitĂ€t fĂŒr das Nutzererlebnis ist. Bereite Beispiele vor, in denen du zur Verbesserung der DatenqualitĂ€t beigetragen hast oder wie du mit Inkonsistenzen umgegangen bist.
âšZeige deine TeamfĂ€higkeit
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, sei bereit, Beispiele zu nennen, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast. Betone deine KommunikationsfÀhigkeiten und deine Bereitschaft, Feedback zu geben und anzunehmen.
âšSprich ĂŒber deine Leidenschaft fĂŒr maschinelles Lernen
Wenn du Interesse an maschinellem Lernen hast, teile dies im Interview mit. Diskutiere, wie du dich mit den Konzepten auseinandergesetzt hast und wie du denkst, dass diese Technologien die Zukunft des Datenlabelings beeinflussen könnten.