Auf einen Blick
- Aufgaben: Optimiere Fahrervergütung mit fortschrittlicher Analyse und maschinellem Lernen.
- Unternehmen: Just Eat Takeaway.com, ein führendes globales Online-Lieferunternehmen.
- 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 Lieferlogistik 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 zugänglicher 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 Niedriglatenzsystemen 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 (wie Switchback-Tests oder designs mit Interferenzbewusstsein).
- Ein Interesse oder Hintergrund im Anreizdesign, dynamischer Preisgestaltung oder Arbeitsökonomie, was es Ihnen ermöglicht, über Verhaltensreaktionen und Fairness-Abwägungen nachzudenken.
- 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 ist das unser Spiel:
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 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.
Inklusion, Vielfalt & Zugehörigkeit:
Egal, wer Sie sind, wie Sie aussehen, wen Sie lieben oder woher Sie kommen, bei Just Eat Takeaway.com können Sie Ihren Platz finden. 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 Selbst jeden Tag zur Arbeit bringen können.
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 empfehlen, Mock-Interviews mit Freunden oder Kollegen zu machen, um dein Selbstbewusstsein zu stärken.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Data Science! Teile deine Projekte oder Analysen auf GitHub oder in deinem Portfolio. Das gibt den Recruitern einen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen Enthusiasmus.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Und vergiss nicht, deine Bewerbung an die spezifischen Anforderungen der Stelle 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, sei authentisch und zeige deine Persönlichkeit. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die nötigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Mach es klar und prägnant:Halte deine Bewerbung übersichtlich und auf den Punkt. Verwende klare Sprache und vermeide unnötigen Jargon. So können wir schnell erkennen, was du zu bieten hast!
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung:Schau dir die Anforderungen in der Stellenbeschreibung genau an und passe deine Bewerbung entsprechend an. Zeige uns, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten direkt zu der Rolle passen.
Bewirb dich über unsere Website:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt, bewirb dich bitte direkt über unsere Karriere-Website. So können wir dich schneller kennenlernen!
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. Lies dir die Stellenbeschreibung genau durch und überlege, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu den Anforderungen passen. Zeige im Interview, dass du die Mission des Unternehmens verstehst und wie du zur Optimierung der Fahrervergütung beitragen kannst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung und Validierung von ML-Modellen zeigen. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele im Interview zu erläutern, insbesondere wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast. Das zeigt, dass du praxisorientiert bist und echte Lösungen liefern kannst.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Rolle und am Unternehmen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Team oder wie der Erfolg in dieser Position gemessen wird. So kannst du auch herausfinden, ob die Unternehmenskultur zu dir passt.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Sei bereit, deine technischen Fähigkeiten in Python und SQL zu demonstrieren. Möglicherweise wirst du gebeten, ein kleines Problem zu lösen oder einen Code zu analysieren. Übe vorher, um sicherzustellen, dass du dich wohlfühlst und deine Kenntnisse klar und präzise präsentieren kannst.
