Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verbessere ML-Modelle zur Vorhersage von Reisezeiten und Distanzen.
- Unternehmen: Just Eat, eine führende globale Online-Lieferplattform mit dynamischer Kultur.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Inklusives Umfeld mit Fokus auf Wachstum und Teamarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Lieferung und beeinflusse Millionen von Kundenbestellungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in ML-Modellen, Python und SQL-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Bereit für eine Herausforderung? Dann könnte Just Eat der richtige Ort für Sie sein. Wir sind eine führende globale Online-Lieferplattform, und unsere Vision ist es, alltägliche Bequemlichkeit zu ermöglichen. Egal, ob es sich um ein Festessen am Freitagabend, eine Poke-Bowl nach dem Training oder den Einkauf von Lebensmitteln handelt, unsere Technologieplattform verbindet Millionen von Kunden mit Hunderttausenden von Restaurant-, Lebensmittel- und Convenience-Partnern weltweit.
Über diese Rolle
Schließen Sie sich unserem Estimations-Team als Data Scientist an, wo Sie die Reisezeit- und Distanzvorhersagen entwickeln und verbessern, die unser Liefernetzwerk antreiben. Ihre Arbeit hat direkte Auswirkungen auf Millionen von Kundenbestellungen und hilft uns, Exzellenz durch genauere ETAs und effiziente Routenführung zu liefern.
Sie arbeiten innerhalb der Logistiktechnologie und wenden maschinelles Lernen sowie statistische Techniken an, um reale betriebliche Herausforderungen zu lösen, und arbeiten eng mit ML-Ingenieuren und Operations Research-Wissenschaftlern zusammen. Sie tragen zur Verbesserung von Modellen von der Entwicklung bis zur Produktion bei und entwickeln Ihre Fähigkeiten unter der Anleitung erfahrener Teammitglieder.
Standort: Hybrid - 3 Tage pro Woche in unserem Büro in Berlin & 2 Tage im Homeoffice
Bericht an: Data Science Team Lead
Dies sind einige der wichtigsten Komponenten der Position:
- Entwicklung und Validierung von ML-Modellen, die die Vorhersagegenauigkeit für Reisezeiten und Distanzen in unserem Liefernetzwerk verbessern
- Erstellung von Funktionen aus Betriebsdaten und Gestaltung von Experimenten zur Messung von Verbesserungen der Modellleistung
- Anwendung bewährter Ingenieurpraktiken, einschließlich sauberem Code, Versionskontrolle, Unit-Tests und Produktionsüberwachung
- Übersetzung von Analyseergebnissen in klare, umsetzbare Erkenntnisse für Stakeholder unter Verwendung von Datenvisualisierung und verständlicher Sprache
- Zusammenarbeit mit ML-Ingenieuren und Operations Research-Wissenschaftlern an funktionsübergreifenden Projekten
- Identifizierung von Möglichkeiten zur Automatisierung von Retraining-, Validierungs- und Evaluierungs-Pipelines
- Überwachung und Aufrechterhaltung der prädiktiven Leistung in Live-Produktionsumgebungen
Was bringen Sie ins Team?
- Praktische Erfahrung in der Erstellung und Validierung von ML-Modellen mit gutem Urteilsvermögen bei der Wahl des richtigen Ansatzes für jedes Problem
- Kenntnisse in Python (pandas, scikit-learn) und SQL für Datenanalyse und Modellentwicklung
- Gutes Verständnis von überwachten ML-Techniken, einschließlich Regression, Klassifikation und Gradient Boosting-Methoden
- Kenntnis statistischer Grundlagen, Bewertungsmetriken und experimenteller Gestaltung für die Offline-Validierung
- Erfahrung mit ML Ops-Praktiken, einschließlich Versionskontrolle (Git), Datenpipelines und Modellüberwachung in der Produktion
- Erfahrung mit geospatialen Daten und Kartierung ist von Vorteil
- Interesse an Logistik und realen betrieblichen Problemen ist von Vorteil
Bei JET spielen wir so
Unsere Teams knüpfen interne Verbindungen und arbeiten mit einigen der bekanntesten Marken der Welt zusammen, was uns einen wirklich internationalen Einfluss in einem dynamischen Umfeld verleiht. Die besten Leistungen zu erbringen, 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 unsere Verhaltensweisen verkörpern, bauen wir eine kundenorientierte Kultur auf, 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, bei Just Eat finden Sie Ihren Platz. 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 jeden Tag ihr buntestes Ich zur Arbeit bringen können.
Was gibt es sonst noch zu kochen? Möchten Sie mehr über unsere JETers, die Kultur oder das Unternehmen erfahren? Werfen Sie einen Blick auf unsere Karriereseite, wo Sie Geschichten von Menschen, Blogs, Podcasts und weitere JET-Häppchen finden können. Sind Sie bereit, Ihren Platz einzunehmen? Bewerben Sie sich jetzt!
Data Scientist Arbeitgeber: Lieferando
Just Eat ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld zu wachsen. Mit einem hybriden Arbeitsmodell in Berlin, das sowohl Büro- als auch Homeoffice-Tage umfasst, fördert das Unternehmen eine ausgewogene Work-Life-Balance. Die Unternehmenskultur ist geprägt von Spaß, Teamarbeit und dem Streben nach Exzellenz, während vielfältige Entwicklungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten den Mitarbeitern helfen, ihre Fähigkeiten kontinuierlich auszubauen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – oft ergeben sich so die besten Möglichkeiten.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du typische Fragen für Data Scientists übst. Sei bereit, deine Projekte und Erfahrungen zu präsentieren und zeige, wie du Probleme mit ML-Techniken gelöst hast.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für das Unternehmen! Informiere dich über Just Eat und bringe spezifische Ideen oder Fragen mit, die zeigen, dass du wirklich interessiert bist und dir Gedanken gemacht hast.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Anlaufstelle erreicht und du die neuesten Stellenangebote im Blick hast.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist 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, Teil unseres Teams zu werden. Authentizität kommt immer gut an!
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du Herausforderungen gemeistert hast.
Achte auf die Details!:Überprüfe deine Bewerbung auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Ein sauberer und professioneller Auftritt zeigt, dass du dir Mühe gibst und die Position ernst nimmst.
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!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lieferando vorbereitet
✨Mach dich mit den ML-Techniken vertraut
Stelle sicher, dass du die Grundlagen der überwachten ML-Techniken wie Regression und Klassifikation gut verstehst. Bereite Beispiele vor, in denen du diese Techniken erfolgreich angewendet hast, um deine Problemlösungsfähigkeiten zu demonstrieren.
✨Zeige deine Programmierkenntnisse
Sei bereit, über deine Erfahrungen mit Python, insbesondere mit Bibliotheken wie pandas und scikit-learn, zu sprechen. Du könntest auch einige Codebeispiele oder Projekte erwähnen, die du entwickelt hast, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
✨Verstehe die Bedeutung von Datenvisualisierung
Bereite dich darauf vor, zu erklären, wie du analytische Ergebnisse in klare, umsetzbare Erkenntnisse für Stakeholder übersetzt. Zeige, dass du in der Lage bist, komplexe Daten einfach und verständlich zu präsentieren.
✨Bereite Fragen zur Unternehmenskultur vor
Informiere dich über die Werte und das Arbeitsumfeld bei Just Eat. Überlege dir Fragen, die zeigen, dass du an einer inklusiven und unterstützenden Kultur interessiert bist, und wie du dazu beitragen kannst, diese zu fördern.
