Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Data Scientists zur Verbesserung der Lieferzeitprognosen.
- Unternehmen: Just Eat Takeaway.com, ein führendes globales Online-Lieferunternehmen.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Dynamische Umgebung mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Logistik mit innovativen Datenlösungen.
- Qualifikationen: Master oder PhD in Data Science und Erfahrung in der Teamführung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 74250 - 90750 € pro Jahr.
Bereit für eine Herausforderung? Dann könnte Just Eat Takeaway.com der richtige Ort für Sie sein. Wir sind eine führende globale Online-Lieferplattform, und unsere Vision ist es, alltägliche Bequemlichkeit zu ermöglichen. Ob es sich um ein Festessen am Freitagabend, eine Poke-Bowl nach dem Training oder den Einkauf von Lebensmitteln handelt, unsere Technologieplattform verbindet Millionen von Kunden mit Hunderttausenden von Restaurant-, Lebensmittel- und Convenience-Partnern weltweit.
Über diese Rolle: Als Data Science Manager für Logistikschätzungen sind Sie der strategische Leiter, der dafür verantwortlich ist, die Auswirkungen unserer prädiktiven Engine auf das globale Liefernetzwerk zu maximieren. Ihr Hauptaugenmerk liegt darauf, Vision, strategische Aufsicht und Führung für ein erfahrenes Team von Data Scientists bereitzustellen, die sich auf die Vorhersage der voraussichtlichen Ankunftszeit (ETA) und andere wichtige logistische Schätzungen spezialisiert haben.
Dies ist eine strategische Führungsrolle, in der Ihr Fokus darauf liegt, Datenwissenschaftslösungen zu definieren, an der Roadmap zusammenzuarbeiten, Geschäftsergebnisse voranzutreiben und Ihr Team fachkundig zu leiten und zu entwickeln. Erfahrung in der Modellentwicklung und -bereitstellung ist entscheidend, um effektive technische Anleitung und Strategie für das Team bereitzustellen.
Ihre Kernmission besteht darin, die Genauigkeit der geschätzten Lieferzeiten vor und nach dem Kauf zu erhöhen, indem Sie geschäftliche Leistungsherausforderungen in Datenwissenschaftslösungen übersetzen.
- Teamführung: Führen, betreuen und coachen Sie ein leistungsstarkes Team von Data Scientists, um eine kollaborative und ergebnisorientierte Kultur zu fördern.
- Strategische Ausrichtung: Definieren Sie logistische Schätzlösungen, die mit den Geschäftszielen übereinstimmen, und arbeiten Sie mit dem Produktmanagement zusammen, um Initiativen zu priorisieren.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Verwalten Sie Abhängigkeiten und arbeiten Sie eng mit Machine Learning- und Backend-Engineers für eine effektive ETA-Implementierung zusammen.
- KPI-Verantwortung: Übernehmen Sie die Verantwortung für logistische KPIs, insbesondere mit dem Ziel, die Gesamtgenauigkeit der ETA während der gesamten Kundenreise zu verbessern.
- Ursachenanalyse: Führen Sie tiefgehende Analysen zu Genauigkeitslücken des ETA-Modells durch, um betriebliche Reibungspunkte zu diagnostizieren und anzugehen.
- Strategische Planung: Übersetzen Sie Analyseergebnisse in umsetzbare Pläne und konzeptionelle Designs für neue Funktionen oder Modellverbesserungen.
- Stakeholder-Kommunikation: Agieren Sie als primäre Schnittstelle, indem Sie komplexe Daten- und ML-Konzepte in klare Geschäftseinblicke für nicht-technische Stakeholder übersetzen.
- Konzeptionelles Design: Leiten Sie die konzeptionelle Gestaltung und Validierungsstrategie für neue prädiktive Funktionen und Modelle.
- Technische Anleitung: Agieren Sie als senior technischer Experte, der architektonische Entscheidungen überwacht und hohe Qualität durch Design-Diskussionen und -Überprüfungen aufrechterhält.
- Bereitstellungspartnerschaft: Arbeiten Sie mit Machine Learning Engineers zusammen, um robuste Designs und algorithmische Logik in die Produktion zu überführen.
Was bringen Sie ins Team? Ein Master-Abschluss oder PhD in Data Science, Informatik, Statistik oder einem verwandten quantitativen Bereich. Nachweislich umfangreiche Erfahrung in der Führung und im Management von Mitarbeitern, mit der Fähigkeit, Data Scientists zu betreuen, zu leiten und zu entwickeln. Praktische Erfahrung in der Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von Machine Learning-Modellen in einem Unternehmensumfeld. Diese Erfahrung ist entscheidend, um effektive strategische und architektonische Anleitung zu geben. Fortgeschrittene konzeptionelle Kenntnisse in Datenwissenschaft und Machine Learning-Methoden, idealerweise mit Erfahrung in Logistik, geospatialer Analyse und ETA-Vorhersage oder Routing-Problemen. Erfahrung mit Deep Learning wird als Vorteil angesehen. Nachgewiesene Erfahrung in der Ursachenanalyse komplexer Leistungsprobleme von Produktionsmodellen und die Fähigkeit, diese Erkenntnisse in effektive geschäftliche und technische Lösungen zu übersetzen. Starkes Verständnis des Modelllebenszyklus und bewährter Praktiken, einschließlich Tests, Code-Überprüfungen und Monitoring. Außergewöhnliche Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten, mit der Fähigkeit, technische Kollegen und nicht-technische Geschäftsleiter zu beeinflussen.
Bei JET spielen wir so: Unsere Teams knüpfen interne Verbindungen und arbeiten mit einigen der bekanntesten Marken der Welt zusammen, was uns einen wirklich internationalen Einfluss in einem dynamischen Umfeld verleiht. Die besten in dem, was wir tun, zu sein, bedeutet nicht nur, unsere Strategie umzusetzen. Es ist ein Wettbewerb um etwas unglaublich Wertvolles – die Wahl unserer Kunden. Jedes Mal, wenn ein Kunde entscheidet, wo er bestellen möchte, trifft er eine Wahl.
Im Herzen der JET Customer League stehen unsere Werte und Verhaltensweisen. Sie leiten jede Interaktion, jede Entscheidung, jede Innovation. Dies sind die Handlungen, die wir konsequent und brillant ausführen müssen, um die Konkurrenz zu übertreffen und die Loyalität unserer Kunden immer wieder zu gewinnen. Spaß, schnelllebig und unterstützend, die JET-Kultur dreht sich um Bewegung, Wachstum, gegenseitige Unterstützung und das Feiern von Erfolgen. Indem wir unsere Werte wirklich leben und unser Verhalten verkörpern, schaffen wir eine kundenorientierte Kultur, die es uns ermöglicht, der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein.
Inklusion, Vielfalt & Zugehörigkeit: Egal, wer Sie sind, wie Sie aussehen, wen Sie lieben oder woher Sie kommen, bei Just Eat Takeaway.com finden Sie Ihren Platz. Wir setzen uns dafür ein, eine inklusive Kultur zu schaffen, die Vielfalt von Menschen und Denkweisen fördert, in der sich alle Mitarbeiter wirklich zugehörig fühlen und jeden Tag ihr buntestes Ich zur Arbeit bringen können.
Was liefern wir sonst noch? Möchten Sie mehr über unsere JETler, Kultur oder das Unternehmen erfahren? Werfen Sie einen Blick auf unsere Karriereseite, wo Sie Geschichten von Menschen, Blogs, Podcasts und weitere JET-Reisen finden können.
Data Science Manager (Sofort einstellen) in Berlin Arbeitgeber: Lieferando
Just Eat Takeaway ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Berlin ein dynamisches und unterstützendes Arbeitsumfeld bietet. Mit einem wettbewerbsfähigen Vergütungspaket, flexiblen Weiterbildungsmöglichkeiten und einer offenen Feedbackkultur fördert das Unternehmen nicht nur die persönliche Entwicklung, sondern auch die Zusammenarbeit in einem vielfältigen Team aus über 99 Nationen. Zudem engagiert sich Just Eat Takeaway für Nachhaltigkeit und bietet zahlreiche Vorteile wie eine Urban Sports Club-Mitgliedschaft und ein Firmenwagen, der auch privat genutzt werden kann.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Science Manager (Sofort einstellen) 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 Lieferando 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 Science Manager (Sofort einstellen) 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 Data Science Manager (Sofort einstellen) bei Lieferando gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lieferando 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 Lieferando entscheidend sein!