Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Data Scientists zur Verbesserung der Lieferzeitprognosen.
- Unternehmen: Führende globale Online-Lieferplattform mit innovativer Vision.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit internationalem Einfluss und spannenden Herausforderungen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Logistik mit datengetriebenen Lösungen.
- Qualifikationen: Master oder PhD in Data Science und Führungserfahrung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
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.
As the Data Science Manager for Logistics Estimations, you will be the strategic leader responsible for maximizing the impact of our predictive engine on the global delivery network.
Your primary focus will be providing vision, strategic oversight, and leadership to a fully experienced team of Data Scientists specializing in Estimated Time of Arrival (ETA) prediction and other critical logistics estimations.
This is a strategic leadership role where your focus is on defining data science solutions, collaborating on the roadmap, driving business outcomes, and expertly managing and developing your team.
Your core mission is to elevate the accuracy of pre-purchase and post-purchase estimated delivery time models by translating business performance challenges into data science solutions.
Team Leadership: Manage, mentor, and coach a high-performing team of Data Scientists to foster a collaborative and results-driven culture.
Define logistics estimation solutions aligned with business goals, partnering with Product Management to prioritize initiatives.
Manage dependencies and collaborate closely with Machine Learning and Backend Engineers for effective ETA implementation.
Stakeholder Communication: Act as the primary interface, translating complex data and ML concepts into clear business insights for non-technical stakeholders.
Partner with Machine Learning Engineers to transition robust designs and algorithmic logic into production.
A Master's degree or Ph D in Data Science, Computer Science, Statistics, or a related quantitative field.
Proven, extensive experience in leadership and people management, with a demonstrated ability to mentor, guide, and develop Data Scientists.
Prior hands-on experience developing, deploying, and maintaining machine learning models in a corporate environment.
Advanced conceptual proficiency in data science and machine learning methodologies, ideally with experience in logistics, geospatial analysis, and ETA prediction or routing problems.
Exceptional communication and stakeholder management skills, with the ability to influence technical peers and non-technical business leaders.
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.
It's a competition for something incredibly valuable – our customers' choice.
Data Science Manager (REMOTE) 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 (REMOTE) 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 (REMOTE) 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 (REMOTE) 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!
