Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, um strategische Entscheidungen zu treffen und echte Veränderungen zu bewirken.
- Unternehmen: DoorDash, ein innovatives Unternehmen im Bereich Technologie und Logistik.
- Vorteile: Umfassende Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und Unterstützung für persönliche Entwicklung.
- Weitere Informationen: Vielfältige Teamkultur mit Fokus auf Inklusion und persönlichem Wachstum.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft von DoorDash mit deinen Analysen.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Datenanalyse und Kenntnisse in SQL, Python oder R.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über das Team
Das International Analytics-Team sucht Datenanalysten und Data Scientists, um Messungen, Strategien und taktische Entscheidungen mithilfe fortschrittlicher Analyseansätze zu leiten, während wir unsere Logistikplattform weltweit ausbauen. Data Scientists bei DoorDash arbeiten daran, Erkenntnisse zu gewinnen und diese in umsetzbare Empfehlungen umzuwandeln, die Entscheidungen für die gesamte Organisation vorantreiben. Analytik ist in allen operativen Bereichen von DoorDash von zentraler Bedeutung.
Über die Rolle
Data Science bei DoorDash bedeutet, tiefer in unsere Daten einzutauchen, um entscheidende Geschäftsprobleme zu lösen, Ideen zu entwickeln und Experimente durchzuführen, um Erkenntnisse aus dieser tiefen Analyse zu gewinnen und mit einem funktionsübergreifenden Team zusammenzuarbeiten, um reale betriebliche Veränderungen voranzutreiben. Es geht nicht nur darum, Machine Learning-Modelle zu erstellen und in Produktion zu bringen. Dies ist eine seltene operationale und umsetzbare datengestützte Erfahrung. Wir lösen viele spannende Herausforderungen von allen drei Seiten unseres Marktplatzes, einschließlich Kundengewinnung, Ausbalancierung von Angebot und Nachfrage, Betrug und Unterstützung, Marketing, Marktplatzeffizienz und mehr.
Wenn Sie es genießen, Muster im Chaos zu finden, begeistert sind, einen Markt von 0 auf 1 aufzubauen, und Erfahrung darin haben, Analysen zu nutzen, um Umsatz, Wachstum, Betrieb oder darüber hinaus zu beeinflussen, suchen wir jemanden wie Sie!
Sie sind begeistert von dieser Gelegenheit, weil Sie…
- Ein erstklassiger Denkpartner für unsere Produkt-, Geschäfts-, Finanz- und Führungsteams sein werden und ihnen helfen, Entscheidungen darüber zu treffen, was als Nächstes für DoorDash kommt.
- Quantitative Analysen und die Präsentation von Daten nutzen, um über die Zahlen hinauszusehen und zu verstehen, was unser Geschäft antreibt.
- Vollzyklus-Analyseexperimente, Berichte und Dashboards mit SQL, Python, R oder anderen Skript- und Statistiktools erstellen.
- Empfehlungen aussprechen und statistische Techniken sowie Hypothesentests und andere Experimentiertechniken verwenden, um Ihre Ergebnisse zu validieren.
- Einblicke bereitstellen, um unserem funktionsübergreifenden Team zu ermöglichen, Marktdynamiken, Nutzerverhalten und langfristige Trends zu verstehen.
- Hebel identifizieren und messen, um wesentliche Kennzahlen zu bewegen und Empfehlungen auszusprechen.
- Über ausgezeichnete Stakeholder-Management-Fähigkeiten verfügen, wissen, wie man effektiv mit Strategie, Betrieb, Produkt, Finanzen und Technik zusammenarbeitet und Prioritäten setzt.
- Begeistert sind, zu reisen, um sich mit Geschäftspartnern und den Teams in jedem Markt zu treffen.
Wir sind begeistert von Ihnen, weil…
- Sie über 3+ Jahre Erfahrung in der Datenanalyse, Beratung oder einer verwandten Rolle verfügen.
- Sie die Einsicht haben, mehrdeutige Probleme strukturiert, hypothesengetrieben und datengestützt zu lösen.
- Sie die Entschlossenheit haben, strategische Projekte bis zur Vollendung mit einem funktionsübergreifenden Team zu initiieren und zu leiten/eigenverantwortlich zu übernehmen.
- Sie Erfahrung mit Experimentiertechniken (A/B-Tests, Kausale Inferenz) und der Interpretation von Hypothesentests haben.
- Sie in mindestens einer Programmiersprache (Python, R, …) versiert sind.
- Sie über Fachkenntnisse in SQL-Abfragen, ETLs usw. verfügen.
- Sie in einem oder mehreren Analyse- und Visualisierungstools versiert sind.
- Sie Erfahrung im Aufbau und Training statistischer und maschineller Lernmodelle (Klassifikatoren, Regressionsmodelle…) haben.
Über DoorDash
Bei DoorDash prägt unsere Mission, lokale Wirtschaften zu stärken, wie unsere Teammitglieder schnell handeln, lernen und wiederholen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die Empathie für unsere verschiedenen Nutzer zeigen – von Dashers über Händlerpartner bis hin zu Verbrauchern. Wir sind ein Technologie- und Logistikunternehmen, das mit Tür-zu-Tür-Lieferungen begonnen hat, und suchen Teammitglieder, die uns helfen können, von einem Unternehmen, das für die Lieferung von Lebensmitteln bekannt ist, zu einem Unternehmen zu werden, auf das die Menschen für alle Waren zurückgreifen. DoorDash wächst schnell und verändert sich ständig, was unseren Teammitgliedern die Möglichkeit gibt, ihre einzigartigen Perspektiven zu teilen, neue Herausforderungen zu lösen und ihre Karrieren selbst zu gestalten. Wir setzen uns dafür ein, das Glück, die Gesundheit und das allgemeine Wohlbefinden unserer Mitarbeiter zu unterstützen, indem wir umfassende Vorteile und Vergünstigungen anbieten, darunter hochwertige Gesundheitsversorgung, Erstattung von Wellness-Ausgaben, bezahlte Elternzeit und mehr.
Unser Engagement für Vielfalt und Inklusion
Wir setzen uns dafür ein, eine inklusivere Gemeinschaft innerhalb unseres Unternehmens, unserer Branche und unserer Städte zu fördern und zu stärken. Deshalb stellen wir vielfältige Teams von Menschen aus allen Hintergründen, Erfahrungen und Perspektiven ein und fördern diese. Wir glauben, dass wahre Innovation entsteht, wenn jeder Platz am Tisch hat und die Werkzeuge, Ressourcen und Möglichkeiten hat, um erfolgreich zu sein.
Data Scientist, International Analytics Arbeitgeber: DoorDash Canada
DoorDash ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit umfassenden Vorteilen wie erstklassiger Gesundheitsversorgung, Wellness-Zuschüssen und bezahltem Elternurlaub fördert DoorDash das Wohlbefinden seiner Mitarbeiter. Zudem wird eine inklusive Unternehmenskultur gepflegt, die Vielfalt schätzt und individuelle Karrierechancen bietet, was die Position als Data Scientist in einem sich schnell entwickelnden internationalen Team besonders attraktiv macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist, International Analytics 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 DoorDash Canada 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 Data Scientist, International Analytics 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 Data Scientist, International Analytics bei DoorDash Canada gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei DoorDash Canada 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 DoorDash Canada entscheidend sein!
