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 erziele globale Auswirkungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Leitung von Data Science-Teams und tiefes Wissen in maschinellem Lernen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 110000 € 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. Unsere Technologie verbindet Millionen von Kunden mit Hunderttausenden von Restaurant-, Lebensmittel- und Convenience-Partnern weltweit.
Logistik ist das Herzstück dieser Plattform. Jede Bestellung hängt von einem Netzwerk aus Echtzeitentscheidungen ab - von der Zuordnung von Kurieren zu Lieferungen über die Vorhersage von Ankunftszeiten bis hin zur Preisgestaltung eines Marktes, der niemals stillsteht. Data Science steht im Mittelpunkt dieser Entscheidungen, und die Qualität unserer Modelle beeinflusst direkt die Einnahmen der Kuriere, die Kundenerfahrung und die Wirtschaftlichkeit des Unternehmens.
Als Data Science Manager für Logistik leiten Sie ein Team, das robuste, gut konzipierte, datengestützte Lösungen für genau diese Probleme entwickelt. Sie sind verantwortlich für die Vision und Umsetzung der Data Science in Ihrem Bereich - Sie setzen die Strategie, heben den technischen Standard an und entwickeln ein Team von erfahrenen Wissenschaftlern und Teamleitern, während Sie eng genug am Geschehen bleiben, um schwierige Modellierungsentscheidungen zu leiten.
Ihr Verantwortungsbereich ist sowohl tief als auch breit: Übersetzen Sie die schwierigsten logistischen Herausforderungen in Modellierungsstrategien und halten Sie das Team verantwortlich für Lösungen, die die wichtigen Kennzahlen beeinflussen. Dies ist eine hochwirksame, verantwortungsvolle Rolle für jemanden, der möchte, dass die Arbeit seines Teams jeden Tag in einem globalen Betrieb spürbar ist.
- Leiten, coachen und skalieren Sie ein leistungsstarkes Team von bis zu 20 Data Scientists, Operations Research Scientists und Machine Learning Engineers.
- Aufbau einer nachhaltigen Führungsebene durch Mentoring von erfahrenen Einzelbeiträgen und Teamleitern in Richtung Management und Einfluss auf Mitarbeiterebene.
- Strategische Verantwortung für Einstellung, Personalplanung und Organisationsdesign, um das Team effektiv zu strukturieren, während es wächst.
- Fördern Sie eine Kultur mit hoher Geschwindigkeit und intellektueller Ehrlichkeit, die auf experimenteller Strenge, hoher technischer Qualität und starkem Ergebnisbesitz basiert.
- Besitzen Sie die Roadmap der Logistik-Data Science und arbeiten Sie mit funktionsübergreifenden Führungskräften zusammen, um geschäftliche Chancen mit hohem Hebel zu identifizieren und zu priorisieren.
- Übersetzen Sie komplexe logistische Herausforderungen wie Netzwerküberlastung, Preisineffizienzen und Angebotsengpässe in robuste Modellierungsstrategien.
- Vertreten Sie den Bereich im Data Leadership Team und treiben Sie Werkzeuge und betriebliche Standards voran, die die Data Science im gesamten Unternehmen verbessern.
- Zusammenarbeit mit ML Engineering, um hochskalierbare, produktionsbereite Systeme für maschinelles Lernen zu entwerfen, bereitzustellen und zu überwachen.
- Leiten Sie technische Entscheidungen bezüglich Echtzeiteinfluss und Optimierung unter Unsicherheit und halten Sie einen strengen Standard für Modellzuverlässigkeit und Wartbarkeit.
- Agieren Sie als primäre Stimme der Data Science gegenüber VP-Ebene Stakeholdern und übersetzen Sie komplexes Modellverhalten in Geschäftsergebnisse, die wichtige logistische Kennzahlen beeinflussen.
Was bringen Sie ins Team?
- Ein Abschluss in einem quantitativen Bereich: Data Science, Statistik, Operations Research, Mathematik, Informatik oder ähnliches.
- Eine nachweisliche Erfolgsbilanz in der Leitung leistungsstarker Data Science-Teams in einem schnelllebigen Produkt- oder Technologiemilieu, mit direkter Managementerfahrung bei erfahrenen Einzelbeiträgen und Teamleitern.
- Tiefe Expertise in maschinellem Lernen, Optimierung und statistischer Modellierung, mit starkem Gespür dafür, wo diese Techniken echten geschäftlichen Nutzen schaffen.
- Praktische Erfahrung im Aufbau und in der Bereitstellung von ML-Modellen in der Produktion, idealerweise in Echtzeit- oder Hochdurchsatzsystemen.
- Fließende Kenntnisse in kausaler Inferenz und Experimentierung, einschließlich fortgeschrittener Designs wie Switchback-Tests, Differenz-in-Differenzen und marktplatzbewusste Rahmenbedingungen.
- Starke kommerzielle Instinkte, die Modellierungsentscheidungen mit P&L, Gesundheit des Kuriers und Kundenerfahrung verbinden.
- Exzellente Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, technische Kollegen und leitende Geschäftsleiter gleichermaßen zu beeinflussen.
Bei JET ist dies, wie wir spielen. Unsere Teams knüpfen interne Verbindungen und arbeiten mit einigen der bekanntesten Marken der Welt zusammen, was uns in einem dynamischen Umfeld wirklich internationale Auswirkungen 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-Kundenliga 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.
Inklusion, Vielfalt & Zugehörigkeit. Egal, wer Sie sind, wie Sie aussehen, wen Sie lieben oder woher Sie kommen, Sie können 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 ihre buntesten Selbst jeden Tag zur Arbeit bringen können.
Standorte
Data Science Manager, Courier Pay Arbeitgeber: Lieferando
Just Eat Takeaway.com ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein wettbewerbsfähiges Gehalt und flexible Arbeitszeiten bietet, sondern auch eine inklusive Unternehmenskultur fördert, in der Vielfalt geschätzt wird. Mit einem Standort im pulsierenden Berlin-Kreuzberg profitieren Sie von einem inspirierenden Arbeitsumfeld, zahlreichen Teamevents und der Möglichkeit, sich in verschiedenen Gemeinschaften zu engagieren, während Sie gleichzeitig Ihre Karriere durch enge Zusammenarbeit mit Führungskräften und strategische Initiativen vorantreiben können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Science Manager, Courier Pay 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, Courier Pay 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, 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!