Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein talentiertes Team in der Entwicklung von KI-Lösungen für die Logistik.
- Unternehmen: Sennder, Europas führender digitaler Frachtführer mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und ein inspirierendes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Logistik mit KI und erziele messbare Geschäftsergebnisse.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Führungserfahrung und tiefes technisches Verständnis in ML.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
sennder ist dabei, die Straßenlogistik neu zu definieren. Als Europas führender digitaler Frachtführer bauen wir eine intelligentere, schnellere und nachhaltigere Zukunft für den Frachtverkehr auf, unterstützt durch eine einheitliche Plattform, die bereits unser gesamtes Geschäft betreibt. Diese Rolle existiert, um unseren Vorteil in Margen, Kosten und Service zu nutzen, da KI uns diesen Vorteil verschaffen wird, wenn wir führen, oder ein Risiko darstellen kann, wenn wir zurückfallen.
Als Engineering Manager für unser Machine Learning & Data Science Team werden Sie eine hochqualifizierte Gruppe von Data Scientists und ML Engineers leiten, die einige der komplexesten operativen Herausforderungen in der Logistik angehen. Dies ist eine dynamische, wirkungsvolle Rolle, in der Sie die strategische Richtung unserer angewandten KI-Initiativen leiten werden, während Sie eng mit unserem Staff ML Engineer zusammenarbeiten, der die technische Architektur und technische Führung besitzt.
Hauptverantwortlichkeiten
- People Leadership & Culture: Führen, coachen und unterstützen Sie ein leistungsstarkes Team von Data Scientists und ML Engineers.
- AI Adoption & Transformation: Fördern Sie unsere Reise, ein vollständig KI-natives Unternehmen zu werden.
- Technical Enablement: Halten Sie eine tiefe Verbindung zur technischen Realität Ihres Teams.
- Delivery & Execution: Führen Sie agile Ausführung und operationale Exzellenz.
- Roadmap & Business Value: Arbeiten Sie eng mit Produktmanagern zusammen, um den Backlog rigoros zu priorisieren.
- Cross-Functional Collaboration: Arbeiten Sie mit Ihrem Staff ML Engineer zusammen, um technische Herausforderungen zu bewältigen.
Qualifikationen
- Führungserfahrung: 3+ Jahre Erfahrung in der erfolgreichen Leitung und Skalierung eines Engineering-, Machine Learning- oder Data Science-Teams.
- Technische Grundlage: 7+ Jahre Erfahrung als Senior oder Staff Individual Contributor mit praktischer Erfahrung in der Bereitstellung von angewandten Machine Learning-Modellen in Produktionsumgebungen.
- Domain ML Erfahrung: Direkte, praktische Erfahrung im Aufbau, der Bereitstellung und Wartung von Empfehlungssystemen, Preisalgorithmen oder komplexen statistischen Modellen in einer Produktionsumgebung.
- Technische Tiefe: Hohe technische Fließfähigkeit, starke Kenntnisse in Python, SQL und Git.
- Akademischer Hintergrund: Ein Doktortitel in einem mathematischen, statistischen, computerwissenschaftlichen oder verwandten quantitativen Bereich ist von Vorteil.
- Management-Fähigkeiten: Hohe emotionale Intelligenz mit nachweislicher Erfolgsbilanz in der Betreuung von Talenten.
- Geschäftsverständnis: Sie leben nach dem Motto „Ergebnis über Ausgabe“.
Was wir bieten
- Einfluss: Bauen Sie die Daten- und KI-Grundlage für Europas führende digitale Frachtplattform auf.
- Lebendige Arbeitsräume: Unsere Büros sind mit gesunden Snacks, Fokuszonen und sozialen Bereichen ausgestattet.
- Kultur: Arbeiten Sie in einem schnelllebigen, hybriden Umfeld mit 1.100 talentierten, vielfältigen Kollegen aus 74 Nationalitäten.
- Wachstum & Belohnungen: Wir glauben daran, unser Team für sein Engagement und seine Beiträge zu belohnen.
Sennder schätzt Vielfalt, Demut und Leidenschaft. Wir begrüßen Bewerbungen von Personen, die möglicherweise nicht alle aufgeführten Qualifikationen erfüllen, aber unser Bestreben und unseren Antrieb teilen, einen Einfluss zu erzielen.
Engineering Manager, Machine Learning and Data Science in Berlin Arbeitgeber: Everoad by sennder
sennder ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, über sich hinauszuwachsen und an der digitalen Transformation der Logistikbranche aktiv teilzuhaben. Mit einem dynamischen Arbeitsumfeld in Berlin, das auf Zusammenarbeit und Innovation setzt, profitieren Mitarbeiter von einem starken Fokus auf persönliches Wachstum, einem umfassenden Wohlfühlprogramm und einer Kultur, die Vielfalt und Teamgeist schätzt. Bei sennder haben Sie die Chance, Ihre Ideen einzubringen und einen echten Einfluss auf die Branche zu nehmen, während Sie Teil eines internationalen Teams talentierter Fachleute sind.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Engineering Manager, Machine Learning and Data Science in Berlin 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 Everoad by sennder 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 Engineering Manager, Machine Learning and Data Science in Berlin 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 Engineering Manager, Machine Learning and Data Science bei Everoad by sennder gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Everoad by sennder 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 Everoad by sennder entscheidend sein!
