Auf einen Blick
- Aufgaben: Optimiere Fahrervergütung mit fortschrittlichen Analysen und maschinellem Lernen.
- Unternehmen: Just Eat Takeaway.com, führende globale Online-Lieferplattform.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, wettbewerbsfähiges Gehalt und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Lieferdienste und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung von ML-Modellen und Kenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Position: Data Scientist
Department: Logistics
Reporting to: Data Science Team Lead
Location: Berlin
Hybrid role: 3 Tage pro Woche im Büro & 2 Tage Homeoffice
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.
Über diese Rolle:
Schließen Sie sich unserem Courier Pay & Incentives-Team als Data Scientist an, wo Sie die Bemühungen zur Optimierung der Fahrervergütung leiten werden. In dieser Rolle nutzen Sie fortgeschrittene Analytik und maschinelles Lernen, um Leistungsdaten von Fahrern zu analysieren, Anreizprogramme zu entwerfen und prädiktive Modelle zu entwickeln, um die Einnahmen zu maximieren und gleichzeitig die Kosteneffizienz zu gewährleisten und pünktliche Lieferungen sicherzustellen.
Sie werden Teil eines etablierten Teams von Data Scientists mit Erfahrung in diesen Bereichen sein und eng mit mehreren funktionsübergreifenden Teams zusammenarbeiten, um die nächste Generation von Algorithmen zu entwickeln, die unser Geschäft skalieren werden.
Diese sind einige der Schlüsselkomponenten der Position:
- Entwicklung und Validierung von ML-Modellen für die Vergütung von Kurieren, einschließlich dynamischer Einkommensuntergrenzen, Surge- und Boost-Mechanismen sowie anreizbasierter Programme.
- Erstellung von Funktionen aus Betriebsdaten und Entwurf von Experimenten zur Messung von Verbesserungen der Modellleistung.
- Durchführung kausaler Experimente im großen Maßstab unter Verwendung von A/B-Tests, Switchback-Experimenten und geo-basierten Designs zur Messung der tatsächlichen Auswirkungen von Vergütungsänderungen und Anreizstrukturen.
- 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 Evaluierungspipelines.
- Überwachung und Aufrechterhaltung der prädiktiven Leistung in Live-Produktionsumgebungen.
Was bringen Sie ins Team?
- Praktische Erfahrung in der Erstellung und Validierung von ML-Modellen in der Produktion, wobei frühere Erfahrungen mit Echtzeit- oder Low-Latency-Systemen von Vorteil sind.
- Kenntnisse in Python und SQL für Datenanalyse und Modellentwicklung.
- Starkes Verständnis von überwachten ML-Techniken (Regression, Klassifikation, Gradient Boosting) und Zeitreihenmodellierung.
- Solide konzeptionelle Grundlagen im experimentellen Design, in der Offline-Validierung und im Marktplatz-Experimentieren.
- Interesse oder Hintergrund im Anreizdesign, dynamischer Preisgestaltung oder Arbeitsökonomie.
- Erfahrungen mit ML Ops-Praktiken, einschließlich Versionskontrolle (Git), Datenpipelines und Modellüberwachung in der Produktion.
- Interesse an Logistik und realen betrieblichen Problemen ist ein Plus.
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. Spaß, schnelles Tempo und Unterstützung prägen die JET-Kultur, die Bewegung, Wachstum, gegenseitige Unterstützung und das Feiern von Erfolgen umfasst.
Inklusion, Vielfalt & Zugehörigkeit:
Egal, wer Sie sind, wie Sie aussehen, wen Sie lieben oder woher Sie kommen, bei Just Eat Takeaway.com finden Sie Ihren Platz. Wir setzen uns für eine inklusive Kultur ein, die Vielfalt von Menschen und Gedanken fördert.
Bereit, Ihren Platz einzunehmen? Bewerben Sie sich jetzt!
Professional / D - Data Science Arbeitgeber: Lieferando
Just Eat Takeaway.com ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Berlin eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet. Mit einem hybriden Arbeitsmodell, das Flexibilität zwischen Büro und Homeoffice ermöglicht, fördert das Unternehmen nicht nur die berufliche Weiterentwicklung durch enge Zusammenarbeit mit erfahrenen Teammitgliedern, sondern auch eine inklusive Kultur, in der Vielfalt geschätzt wird. Hier haben Sie die Möglichkeit, an innovativen Projekten zu arbeiten, die einen echten Einfluss auf die Logistikbranche haben, während Sie Teil eines engagierten Teams sind, das Erfolge gemeinsam feiert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Professional / D - Data Science 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 einem kurzen Gespräch oder einem Kaffee – oft ergeben sich so die besten Möglichkeiten.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir können dir helfen, indem wir dir Ressourcen zur Verfügung stellen, die dir bei der Vorbereitung auf technische Interviews helfen.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Data Science! Teile Projekte oder Analysen, an denen du gearbeitet hast, auf Plattformen wie GitHub oder in deinem Portfolio. Das zeigt, dass du aktiv bist und dein Wissen ständig erweiterst.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht. Und vergiss nicht, deine Motivation klar zu kommunizieren – warum willst du Teil unseres Teams werden?
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Professional / D - Data Science mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Wir suchen nach authentischen Menschen, die zu unserer Kultur passen. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert!
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Verknüpfe deine Erfahrungen mit der Stelle!:Erzähle uns, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten direkt auf die Anforderungen der Data Scientist Position zutreffen. Mach es konkret und zeig, wie du unser Team bereichern kannst!
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Karriere-Website. Dort findest du alle Informationen und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lieferando vorbereitet
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der Position des Data Scientists bei Just Eat Takeaway.com vertraut. Informiere dich über ihre Logistikabteilung und wie sie Datenwissenschaft nutzen, um die Fahrervergütung zu optimieren. Zeige im Interview, dass du die Herausforderungen und Ziele des Unternehmens verstehst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, in denen du ML-Modelle entwickelt oder validiert hast. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern, insbesondere solche, die sich auf Echtzeitsysteme oder experimentelles Design beziehen. Das zeigt deine praktische Erfahrung und dein Fachwissen.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle viel Zusammenarbeit mit anderen Teams erfordert, sei bereit, über deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit ML-Ingenieuren oder anderen Wissenschaftlern zu sprechen. Betone, wie du in der Vergangenheit erfolgreich in einem Team gearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Stelle kluge Fragen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du am Ende des Interviews stellen kannst. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich der Fahrervergütung oder wie das Team neue Technologien implementiert. Das zeigt dein Interesse und deine proaktive Haltung.
