Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Algorithmen für unser globales Liefernetzwerk.
- Unternehmen: Just Eat Takeaway.com - führende Online-Lieferplattform mit internationalem Einfluss.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, inklusive einer unterstützenden und dynamischen Unternehmenskultur.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Nutze deine analytischen Fähigkeiten, um echte Herausforderungen im Bereich Logistik zu meistern.
- Qualifikationen: Kenntnisse in Python, mathematischer Optimierung und maschinellem Lernen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 66000 € pro Jahr.
Position: Operations Research/Data Scientist
Department: Technology
Location: Berlin
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.
In dieser Rolle als Operations Research/Data Scientist im Assignments-Team werden Sie helfen, die Algorithmen/Modelle zu entwickeln, zu warten und zu skalieren, die unser globales Liefernetzwerk antreiben. Sie arbeiten an der Schnittstelle von mathematischer Optimierung, maschinellem Lernen und Softwareengineering. Sie werden eng mit erfahrenen Wissenschaftlern und Softwareingenieuren zusammenarbeiten, um Geschäftsregeln in robuste mathematische Formulierungen zu übersetzen, prädiktive Modelle zu erstellen, die dynamische Parameter informieren, und produktionsbereite Python-Dienste bereitzustellen.
Zu den wichtigsten Komponenten der Position gehören:
- Solide Kenntnisse in kombinatorischen Optimierungskonzepten, insbesondere Mixed-Integer Programming (MIP) Formulierungen, Vehicle Routing Problems (VRP) und heuristischen Suchmethoden.
- Praktische Erfahrung in der Anwendung statistischer Methoden und maschineller Lernalgorithmen (z.B. überwacht, unbeaufsichtigt), um Eingaben zu generieren, operationale Zustände zu schätzen oder Optimierungsparameter zu verfeinern.
- Starke Kenntnisse in Python mit einem soliden Verständnis von objektorientierter Programmierung (OOP), Entwurfsmustern, Typ-Hinweisen und dem Schreiben von sauberem, testbarem und modularen Code. Kenntnisse in Java sind von Vorteil.
- Praktische Erfahrung mit Python-Optimierungsmodellierungsbibliotheken oder Solver-APIs (z.B. Pyomo, PuLP, OR-Tools) und Vertrautheit mit kommerziellen oder Open-Source-Solvern (z.B. Gurobi, SCIP, HiGHS).
- Praktische Erfahrung in der Bereitstellung von Modellen oder algorithmischen Diensten in der Produktion, mit einem Verständnis für Laufzeitbeschränkungen, Latenz und der Einrichtung grundlegender Telemetrie zur Überwachung der Lösungsqualität und -leistung.
- Praktische Erfahrung im Abfragen relationaler Datenbanken und Data Warehouses mit SQL, um Daten für das Modelltraining, Benchmarking und Offline-Simulation zu ziehen, zu bereinigen und zu validieren.
- Gute Kenntnisse der gängigen Entwicklungspraktiken, einschließlich Versionskontrolle mit Git, automatisierten Tests (Unit-/Integrationstests), Docker-Containerisierung und Teilnahme an Code-Reviews.
- Erfahrung im Bereich Logistik und letzte Meile Lieferung ist von großem Vorteil.
Was bringen Sie ins Team?
- Eine neugierige, analytische Herangehensweise an die Lösung operativer Probleme unter realen Einschränkungen (z.B. Lieferfenster, Verfügbarkeit von Fahrern, Reisezeiten).
- Wachstumsmentalität mit dem Wunsch, Produktions-OR- & DS-Techniken, Systemarchitektur und Kompromisse von erfahrenen Kollegen zu lernen.
- Fähigkeit, Hypothesen rigoros mit historischen Trace-Daten zu testen und Ergebnisse durch klare Metrikverfolgung zu bewerten.
- Kollaborativer Kommunikationsstil, der es Ihnen ermöglicht, Modelllogik, Randfälle und Kompromisse Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und Produktmanagern zu erklären.
- Pragmatische Denkweise, die sich auf die Bereitstellung sauberer, funktionierender Lösungen konzentriert, anstatt übermäßig zu konstruieren.
Bei JET ist dies, wie wir spielen. 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 gibt. Spaß, schnelles Tempo und Unterstützung prägen die JET-Kultur, die sich um Bewegung, Wachstum, gegenseitige Unterstützung und das Feiern von Erfolgen dreht.
Inklusion, Vielfalt & Zugehörigkeit: Unabhängig davon, wer Sie sind, wie Sie aussehen, wen Sie lieben oder woher Sie kommen, können Sie Ihren Platz bei Just Eat Takeaway.com finden. Wir setzen uns dafür ein, eine inklusive Kultur zu schaffen, die Vielfalt von Menschen und Denken fördert, in der sich alle Mitarbeiter wirklich zugehörig fühlen und jeden Tag ihr buntestes Ich zur Arbeit bringen können.
Operations Research/Data Scientist 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 Operations Research/Data Scientist 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 Operations Research/Data Scientist 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 Operations Research/Data Scientist 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!
