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 days a week from our office & 2 days working from home
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.
- Ein 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.
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 dafür ein, eine inklusive Kultur zu schaffen, die Vielfalt von Menschen und Denken fördert, in der sich alle Mitarbeiter wirklich zugehörig fühlen und ihre buntesten Seiten jeden Tag zur Arbeit bringen können.
Sind Sie 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 und Ihre Fähigkeiten in einem internationalen Umfeld weiter auszubauen.
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 typische Fragen und Szenarien durchgehst. Übe deine Antworten laut, damit du selbstbewusst und klar kommunizieren kannst. Wir können dir helfen, die besten Antworten zu finden!
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Data Science! Teile Projekte oder Analysen, an denen du gearbeitet hast, und erkläre, wie sie zur Lösung realer Probleme beitragen. Das zeigt dein Engagement und deine Fähigkeiten.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Und vergiss nicht, deine Bewerbung individuell anzupassen – das macht einen großen Unterschied!
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!
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Wenn du über ML-Modelle sprichst, erzähl uns von einem Projekt, das du geleitet hast. Das macht deine Bewerbung greifbarer für uns.
Achte auf die Details!:Überprüfe deine Bewerbung auf Rechtschreibfehler und achte darauf, dass sie gut strukturiert ist. Eine saubere und professionelle Bewerbung zeigt uns, dass du dir Mühe gibst und die Position ernst nimmst.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Karriere-Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und wir sie schnell bearbeiten können.
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 die spezifischen Herausforderungen im Bereich Logistik und wie dein Wissen über maschinelles Lernen und Datenanalyse dazu beitragen kann, die Fahrervergütung zu optimieren.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit gemacht hast, insbesondere solche, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung und Validierung von ML-Modellen zeigen. Sei bereit, diese Beispiele während des Interviews zu erläutern und zu diskutieren.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone, wie du in der Vergangenheit mit anderen zusammengearbeitet hast, um komplexe Probleme zu lösen und innovative Lösungen zu entwickeln.
✨Stelle Fragen zur Unternehmenskultur
Nutze die Gelegenheit, um mehr über die Kultur bei Just Eat Takeaway.com zu erfahren. Frage nach den Werten des Unternehmens und wie sie sich in der täglichen Arbeit widerspiegeln. Das zeigt dein Interesse an der Unternehmenskultur und hilft dir, herauszufinden, ob du gut ins Team passt.
