Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von Data Scientists und entwickle innovative Anreizsysteme für Lieferdienste.
- Unternehmen: Just Eat Takeaway.com, ein führender globaler Online-Lieferdienst.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, internationale Zusammenarbeit und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Dynamische Umgebung mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Essenslieferung mit datengetriebenen Entscheidungen und echtem Einfluss.
- Qualifikationen: Erfahrung in Führung, Datenwissenschaft und maschinellem Lernen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 100000 € pro Jahr.
Bereit für eine Herausforderung? Das ist gut, denn bei Just Eat Takeaway.com (JET) haben wir reichlich Gelegenheit. Wir sind ein führender globaler Online-Liefermarktplatz für Lebensmittel. Unser technisches Ökosystem verbindet Millionen aktiver Kunden mit Hunderttausenden von verbundenen Partnern in Ländern auf der ganzen Welt. Unsere Mission? Jeden Essensmoment weltweit zu stärken, sei es durch Kundenservice, Programmierung oder Kuriere.
Über diese Rolle: Als Senior Team Lead für Data Science – Courier Pay & Incentives sind Sie der strategische Leiter, der dafür verantwortlich ist, die Auswirkungen unserer Echtzeit-Kurieranreizsysteme auf die Qualität des Angebots, die Fairness der Verdienste und die betriebliche Effizienz in unserem globalen Liefernetzwerk zu maximieren. Dies ist eine hochwirksame Führungsrolle mit Fokus auf Echtzeit. Die Systeme zur Bezahlung und Anreize für Kuriere arbeiten unter strengen Latenz- und Fairnessvorgaben – Entscheidungen, die in Millisekunden getroffen werden, beeinflussen die Verdienste von Hunderttausenden von Kuriere und gestalten direkt die Verfügbarkeit des Angebots im Moment, in dem die Nachfrage eintrifft.
Ihr Team befindet sich an der Schnittstelle von Wirtschaft, Echtzeit-ML und Logistikoperationen. Sie sind verantwortlich für die Datenstrategie für Modelle zur Kuriervergütung, dynamische Anreizmechanismen und die Verhaltensanalytik, die ein faires und effektives Entwurfssystem für die Vergütung untermauern.
Diese sind einige der Schlüsselkomponenten der Position:
- Teamführung: Mentoring und Management eines leistungsstarken Data Science-Teams, Förderung einer Kultur der Geschwindigkeit, Strenge und kurierzentrierten Problemlösung.
- Strategie & Roadmap: Verantwortung für die Datenstrategie für Echtzeit-Kuriersysteme, einschließlich dynamischer Verdienste, Preisanpassungen und Anreizprogramme.
- KPI-Verantwortung: Treiben kritischer Geschäftsergebnisse durch Übernahme der Verantwortung für wichtige Kennzahlen wie Verfügbarkeit, Akzeptanzraten und Wettbewerbsfähigkeit der Verdienste.
- Ursachenanalyse & Kommunikation: Diagnose struktureller und verhaltensbedingter Angebotsprobleme und Übersetzung komplexer wirtschaftlicher Modelle in umsetzbare Narrative für funktionsübergreifende Stakeholder.
- Echtzeitarquitektur: Entwurf des konzeptionellen Rahmens für Echtzeit-Anreizsysteme, wobei fortschrittliche Modellkomplexität mit strengen Latenz- und Zuverlässigkeitsanforderungen in Einklang gebracht wird.
- Dynamische Preisgestaltung: Überwachung der Entwicklung prädiktiver Modelle, die lokale Ungleichgewichte zwischen Angebot und Nachfrage adressieren und Echtzeit-Anpassungsniveaus optimieren.
- Fairness & technische Standards: Als senior technischer Berater sicherstellen, dass Vergütungsmodelle rigoros, prüfbar, mathematisch konsistent und frei von unbeabsichtigten Vorurteilen sind.
- MLE-Zusammenarbeit: Enge Zusammenarbeit mit Machine Learning Engineers, um einen reibungslosen, robusten Einsatz und die Skalierung produktionsbereiter Modelle sicherzustellen.
- Kausale Experimente: Leitung des Designs und der Durchführung komplexer Marktplatzexperimente zur genauen Messung der realen Auswirkungen von Vergütungs- und Anreizänderungen.
- Verhaltensmodellierung & ROI: Leitung der Modellierung des Verhaltens von Kuriere (Elastizität, Abwanderung, Engagement) und Aufbau von Rahmenbedingungen zur Maximierung des ROI von Anreizausgaben unter Verwendung großflächiger geospatialer Daten.
Was bringen Sie ins Team? Nachweisbare, umfangreiche Erfahrung in Führung und Personalmanagement, 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 für die Bereitstellung effektiver strategischer und architektonischer Anleitung. Fortgeschrittene konzeptionelle Kenntnisse in Datenwissenschaft und Methoden des maschinellen Lernens, 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 Verfahren, einschließlich Tests, Code-Reviews und Monitoring. Außergewöhnliche Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten, mit der Fähigkeit, technische Kollegen und nicht-technische Geschäftsleiter 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 wirklich internationale Auswirkungen 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, schnelles Tempo und Unterstützung – 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, 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 Denkweisen fördert, in der sich alle Mitarbeiter wirklich zugehörig fühlen und jeden Tag ihr buntestes Ich zur Arbeit bringen können.
Sind Sie bereit, dem Team beizutreten? Bewerben Sie sich jetzt!
Standorte
Data Science Team Leader Arbeitgeber: Lieferando
Just Eat Takeaway.com bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, in der Teamarbeit und persönliches Wachstum gefördert werden. Als Arbeitgeber legen wir großen Wert auf Vielfalt und Inklusion, sodass jeder Mitarbeiter seine einzigartigen Fähigkeiten einbringen kann. Mit flexiblen Arbeitsmodellen und der Möglichkeit, in einem internationalen Umfeld zu arbeiten, sind wir bestrebt, unseren Mitarbeitern bedeutungsvolle Karrieremöglichkeiten zu bieten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Science Team Leader erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und Szenarien durchgehst. Übe deine Antworten laut, damit du selbstbewusst rüberkommst. Wir können dir dabei helfen, die besten Antworten zu finden!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige dein Interesse! Wenn du eine Stelle siehst, die dir gefällt, zögere nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben. Wir lieben es, wenn Bewerber Initiative zeigen!
✨Tipp Nummer 4
Mach dich mit der Unternehmenskultur vertraut! Informiere dich über die Werte und das Arbeitsumfeld von Just Eat Takeaway.com, damit du im Gespräch authentisch und passend auftreten kannst. Wir sind hier, um dir zu helfen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Science Team Leader mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert. Authentizität kommt immer gut an und hilft uns, dich besser kennenzulernen.
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Erzähl uns von Projekten, die du geleitet hast, oder Herausforderungen, die du gemeistert hast. Das macht deine Bewerbung lebendig!
Achte auf die Details!:Überprüfe deine Bewerbung auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Ein sauberer und professioneller Auftritt zeigt uns, dass du Wert auf Qualität legst. Lass uns wissen, dass du dir Mühe gibst!
Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Karriere-Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lieferando vorbereitet
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der Mission und den Werten von Just Eat Takeaway.com vertraut. Überlege dir, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zur Maximierung der Auswirkungen von Echtzeit-Kurieranreizsystemen beitragen können. Zeige im Interview, dass du die Herausforderungen und Chancen in der Branche verstehst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Situationen aus deiner bisherigen Karriere, in denen du erfolgreich ein Team geleitet oder komplexe Datenmodelle entwickelt hast. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele zu teilen und zu erklären, wie sie auf die Anforderungen der Position als Data Science Team Leader zutreffen.
✨Technisches Wissen auffrischen
Stelle sicher, dass du mit den neuesten Trends und Technologien im Bereich Data Science und maschinelles Lernen vertraut bist. Sei bereit, technische Fragen zu beantworten und deine Kenntnisse über Echtzeitsysteme, experimentelle Ansätze und wirtschaftliche Modellierung zu demonstrieren.
✨Kommunikationsfähigkeiten betonen
Da die Rolle auch die Kommunikation komplexer Modelle an nicht-technische Stakeholder erfordert, solltest du deine Fähigkeit zur klaren und präzisen Kommunikation hervorheben. Übe, wie du technische Konzepte einfach erklären kannst, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten die Informationen verstehen.