Data Science Manager, Courier Pay

Data Science Manager, Courier Pay

Velten Vollzeit 80000 - 100000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
Lieferando

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite ein Team von Data Scientists und entwickle datengetriebene Lösungen für logistische Herausforderungen.
  • Unternehmen: Just Eat Takeaway.com, eine führende globale Online-Lieferplattform.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und ein unterstützendes Teamumfeld.
  • Weitere Informationen: Dynamische Kultur, die Vielfalt und Inklusion fördert.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Logistik mit innovativen Datenlösungen und globalem Einfluss.
  • Qualifikationen: Erfahrung in der Leitung von Data Science-Teams und tiefes Wissen in maschinellem Lernen.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 100000 € pro Jahr.

Ready for a challenge?

Then Just Eat Takeaway. com might be the place for you. We’re a leading global online delivery platform, and our vision is to empower everyday convenience.

Whether it’s a Friday-night feast, a post-gym poke bowl, or grabbing some groceries, our tech platform connects tens of millions of customers with hundreds of thousands of restaurant, grocery and convenience partners across the globe.

About this role

Logistics is the engine room of that platform.

Every order depends on a web of real-time decisions - matching couriers to deliveries, predicting arrival times, balancing supply and demand, and pricing a marketplace that never stops moving.

Data science sits at the heart of these decisions, and the quality of our models directly shapes courier earnings, customer experience, and the unit economics of the business.

As Data Science Manager for Logistics, you'll lead a team building robust, well-engineered, data-driven solutions to exactly these problems.

You'll own the vision and execution of data science for your vertical - setting the strategy, raising the technical bar, and developing a team of senior scientists and team leads - while staying close enough to the work to guide hard modelling decisions.

Your remit is both deep and broad: translate the toughest logistics challenges into modelling strategies, then hold the team accountable for solutions that move the metrics that matter.

This is a high-impact, high-ownership role for someone who wants their team's work to be felt across a global operation every single day.

These are some of the key components to the position

  • Lead, coach, and scale a high-performing team of up to 20 Data Scientists, Operations Research Scientists, and Machine Learning Engineers.
  • Build a durable leadership bench by mentoring senior individual contributors and team leads toward management and staff-level impact.
  • Strategic owner of hiring, workforce planning, and organizational design to structure the team effectively as it scales.
  • Foster a high-velocity, intellectually honest culture grounded in experimental rigour, high technical quality, and strong outcome ownership.
  • Own the logistics data science roadmap, partnering with cross-functional leadership to identify and prioritize high-leverage business opportunities.
  • Translate intricate logistics challenges like network congestion, pricing inefficiencies, and supply shortfalls into robust modeling strategies.
  • Represent the vertical on the data leadership team, driving tooling and operational standards that elevate data science across the entire company.
  • Collaborate with ML Engineering to architect, deploy, and monitor highly scalable, production-ready machine learning systems.
  • Guide technical decisions regarding real-time inference and optimization under uncertainty, maintaining a strict bar for model reliability and maintainability.
  • Act as the primary data science voice to VP-level stakeholders, translating complex model behavior into business outcomes that move key logistics metrics.

What will you bring to the team?

  • A degree in a quantitative field: Data Science, Statistics, Operational Research, Mathematics, Computer Science, or similar.
  • A proven track record leading high-performing data science teams in a fast-moving product or tech environment, with direct management experience across senior ICs and team leads.
  • Deep expertise in machine learning, optimisation, and statistical modelling, with strong intuition for where these techniques create real business leverage.
  • Hands-on experience building and deploying ML models in production, ideally in real-time or high-throughput systems.

You won't be coding daily, but you need the credibility to guide technical decisions at depth.

  • Fluency in causal inference and experimentation, including advanced designs such as switchback testing, difference-in-differences, and marketplace-aware frameworks.
  • Strong commercial instincts, connecting modelling decisions to P&L, courier supply health, and customer experience.
  • Excellent communication skills, with the ability to influence technical peers and senior business leaders alike.
  • At JET, this is how we play

Our teams forge connections internally and work with some of the best-known brands on the planet, giving us truly international impact in a dynamic environment.

Being the best at what we do isn’t just about delivering on our strategy.

It's a competition for something incredibly valuable – our customers' choice.

Every time a customer decides where to order, they're picking a side.

At the heart of the JET Customer League are our values and behaviours.

They guide every interaction, every decision, every innovation.

These are the actions we need to perform consistently and brilliantly, to surpass the competition and earn our customers’ loyalty, again and again.

Fun, fast-paced and supportive, the JET culture is about movement, growth, helping one another to succeed and celebrating wins.

By truly living our values and embodying our behaviours, we’re building a customer-first culture which enables us to stay one step ahead of the competition.

Inclusion, Diversity & Belonging

No matter who you are, what you look like, who you love, or where you are from, you can find your place at Just Eat Takeaway. com.

We’re committed to creating an inclusive culture, encouraging diversity of people and thinking, in which all employees feel they truly belong and can bring their most colourful selves to work every day.

What else are we delivering?

Want to know more about our JETers, culture or company? Have a look at our career site where you can find people's stories, blogs, podcasts and more JET journeys.

#LI-RB1

Lieferando

Kontaktdaten:

Lieferando Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Science Manager, Courier Pay erhalten könnten

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, Courier Pay mit Bravour zu bestehen

Führungskompetenz
Teammanagement
Datenwissenschaft
Maschinelles Lernen
Optimierung
Statistische Modellierung
Einsatz von ML-Modellen in der Produktion

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, Courier Pay 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!