Ready for a challenge? That’s good, because at Just Eat Takeaway.com (JET) we have abundant opportunity, or, as we say, everything is on the table. We are a leading global online food delivery marketplace. Our tech ecosystem connects millions of active customers with hundreds of thousands of connected partners in countries across the globe. Our mission? To empower every food moment around the world, whether it’s through customer service, coding or couriers. About this role As the Senior Team Lead for Data Science – Courier Pay & Incentives, you will be the strategic leader responsible for maximising the impact of our real-time courier incentive systems on supply quality, earnings fairness, and operational efficiency across our global delivery network. This is a high-impact, real-time-first leadership role. Courier pay and incentive systems operate under strict latency and fairness constraints — decisions made in milliseconds affect earnings for hundreds of thousands of couriers and directly shape supply availability at the moment demand arrives. Your team sits at the intersection of economics, real-time ML, and logistics operations. You will own the data science strategy for courier compensation models, dynamic boost and surge mechanisms, engagement incentives, and the behavioural analytics that underpin fair and effective pay design. Experience in real-time systems, experimentation at scale, and economic modelling is essential for providing credible technical leadership to a senior team of Data Scientists. Location: Hybrid- 3 days a week from our London, Berlin or Amsterdam office & 2 days working from home Reporting to: Head of Data & Analytics Location: Berlin, London or Amsterdam office with 3 days in the office and 2 days working from home Reporting to: Data Science Manager These are some of the key components to the position: Team Leadership: Mentor and manage a high-performing Data Science team, fostering a culture of speed, rigor, and courier-centric problem-solving. Strategy & Roadmap: Own the data science strategy for real-time courier pay systems, including dynamic earnings, surge pricing, and incentive programs. KPI Ownership: Drive critical business outcomes by taking ownership of key courier supply metrics like availability, acceptance rates, and earnings competitiveness. Root Cause Analysis & Communication: Diagnose structural and behavioral supply issues and translate complex economic models into actionable narratives for cross-functional stakeholders. Real-Time Architecture: Design the conceptual framework for real-time incentive engines, balancing advanced model sophistication with strict latency and reliability constraints. Dynamic Pricing: Oversee the development of predictive models that address local supply-demand imbalances and optimize real-time boost levels. Fairness & Technical Standards: Act as the senior technical guide to ensure pay models are rigorous, auditable, mathematically consistent, and free from unintended bias. MLE Collaboration: Partner closely with Machine Learning Engineers to ensure smooth, robust deployment and scaling of production-ready models. Causal Experimentation: Lead the design and execution of complex marketplace experiments to accurately measure the real-world impact of pay and incentive changes. Behavioral Modeling & ROI: Direct the modeling of courier behavior (elasticity, churn, engagement) and build frameworks to maximize the ROI of incentive spend using large-scale geospatial data. What will you bring to the team? 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. This experience is crucial for providing effective strategic and architectural guidance. Advanced conceptual proficiency in data science and machine learning methodologies, ideally with experience in logistics, geospatial analysis, and ETA prediction or routing problems. Experience with deep learning is considered a plus. Demonstrated experience in root-cause analysis of complex production model performance issues and the ability to translate those findings into effective business and technical solutions. Strong understanding of the model lifecycle and best practices, including testing, code reviews, and monitoring. Exceptional communication and stakeholder management skills, with the ability to influence technical peers and non-technical business leaders. 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. Are you ready to join the team? Apply now! #LI-AB1
Kontaktdaten:
Lieferando Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Science Team Leader 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!
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 Team Leader 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!