Quality Lead - remote working

Quality Lead - remote working

Vollzeit 80000 - 110000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
Lieferando

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite ein Team von Data Scientists und entwickle innovative Anreizsysteme für Kuriere.
  • Unternehmen: Just Eat Takeaway.com, ein führender globaler Online-Lieferdienst.
  • Vorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Kultur und Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Essenslieferung mit datengetriebenen Entscheidungen.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Führung, Datenwissenschaft und maschinellem Lernen erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 110000 € pro Jahr.

Bereit für eine Herausforderung? Das ist gut, denn bei Just Eat Takeaway.com (JET) haben wir reichlich Gelegenheit. Wir sind ein führender globaler Online-Liefermarktplatz für Lebensmittel. Unser technisches Ökosystem verbindet Millionen aktiver Kunden mit Hunderttausenden von verbundenen Partnern in Ländern auf der ganzen Welt. Unsere Mission? Jeden Essensmoment auf der Welt zu stärken, sei es durch Kundenservice, Programmierung oder Kuriere.

Über diese Rolle

Als Senior Team Lead für Data Science – Courier Pay & Incentives sind Sie der strategische Leiter, der dafür verantwortlich ist, die Auswirkungen unserer Echtzeit-Kurieranreizsysteme auf die Versorgungsqualität, die Fairness der Verdienste und die betriebliche Effizienz in unserem globalen Liefernetzwerk zu maximieren. Dies ist eine hochwirksame Führungsrolle mit Fokus auf Echtzeit. Die Systeme zur Bezahlung und Anreize für Kuriere arbeiten unter strengen Latenz- und Fairnessvorgaben – Entscheidungen, die in Millisekunden getroffen werden, beeinflussen die Verdienste von Hunderttausenden von Kuriere und gestalten direkt die Verfügbarkeit von Angeboten im Moment des Bedarfs.

Ihr Team befindet sich an der Schnittstelle von Wirtschaft, Echtzeit-ML und Logistikoperationen. Sie sind verantwortlich für die Datenstrategie für Modelle zur Kuriervergütung, dynamische Anreizmechanismen und die Verhaltensanalytik, die faire und effektive Entlohnungssysteme untermauern. Erfahrung in Echtzeitsystemen, Experimenten im großen Maßstab und wirtschaftlicher Modellierung ist entscheidend, um glaubwürdige technische Führung für ein erfahrenes Team von Datenwissenschaftlern zu bieten.

Diese sind einige der Schlüsselkomponenten der Position:

  • Teamführung: Führen, coachen und skalieren Sie ein leistungsstarkes Team von 7–9 Datenwissenschaftlern, Operations Research Scientists und Machine Learning Engineers innerhalb Ihres Bereichs und fördern Sie eine Kultur der Geschwindigkeit, Strenge und kurierzentrierten Problemlösung.
  • Strategie & Roadmap: Übernehmen Sie die Datenstrategie für Echtzeit-Kuriersysteme, einschließlich dynamischer Verdienste, Preisanpassungen und Anreizprogramme.
  • KPI-Verantwortung: Treiben Sie kritische Geschäftsergebnisse voran, indem Sie die Verantwortung für wichtige Kennzahlen zur Kurierverfügbarkeit, Akzeptanzraten und Wettbewerbsfähigkeit der Verdienste übernehmen.
  • Ursachenanalyse & Kommunikation: Diagnostizieren Sie strukturelle und verhaltensbedingte Versorgungsprobleme und übersetzen Sie komplexe wirtschaftliche Modelle in umsetzbare Narrative für funktionsübergreifende Stakeholder.
  • Echtzeitarquitektur: Entwerfen Sie den konzeptionellen Rahmen für Echtzeit-Anreizsysteme und balancieren Sie fortschrittliche Modellkomplexität mit strengen Latenz- und Zuverlässigkeitsanforderungen.
  • Dynamische Preisgestaltung: Überwachen Sie die Entwicklung prädiktiver Modelle, die lokale Ungleichgewichte zwischen Angebot und Nachfrage adressieren und Echtzeit-Anpassungsniveaus optimieren.
  • Fairness & technische Standards: Agieren Sie als senior technischer Berater, um sicherzustellen, dass Vergütungsmodelle rigoros, prüfbar, mathematisch konsistent und frei von unbeabsichtigten Vorurteilen sind.
  • MLE-Zusammenarbeit: Arbeiten Sie eng mit Machine Learning Engineers zusammen, um einen reibungslosen, robusten Einsatz und die Skalierung produktionsbereiter Modelle sicherzustellen.
  • Kausale Experimente: Leiten Sie das Design und die Durchführung komplexer Marktplatzexperimente, um die realen Auswirkungen von Vergütungs- und Anreizänderungen genau zu messen.
  • Verhaltensmodellierung & ROI: Leiten Sie die Modellierung des Verhaltens von Kuriere (Elastizität, Abwanderung, Engagement) und erstellen Sie Rahmenbedingungen zur Maximierung des ROI von Anreizausgaben unter Verwendung großflächiger geospatialer Daten.

Was bringen Sie ins Team?

  • Nachgewiesene, umfangreiche Erfahrung in der Führung und im Management von Mitarbeitern, mit der Fähigkeit, Datenwissenschaftler zu betreuen, zu leiten und zu entwickeln.
  • Vorherige praktische Erfahrung in der Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von Machine Learning-Modellen in einem Unternehmensumfeld. Diese Erfahrung ist entscheidend, um effektive strategische und architektonische Anleitung zu geben.
  • Fortgeschrittene konzeptionelle Kenntnisse in Datenwissenschaft und Methoden des maschinellen Lernens, idealerweise mit Erfahrung in Logistik, geospatialer Analyse und ETA-Vorhersage oder Routing-Problemen. Erfahrung mit Deep Learning wird als Vorteil angesehen.
  • Nachgewiesene Erfahrung in der Ursachenanalyse komplexer Leistungsprobleme von Produktionsmodellen und die Fähigkeit, diese Erkenntnisse in effektive geschäftliche und technische Lösungen zu übersetzen.
  • Starkes Verständnis des Modelllebenszyklus und bewährter Verfahren, einschließlich Tests, Code-Reviews und Monitoring.
  • Außergewöhnliche Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten, mit der Fähigkeit, technische Kollegen und nicht-technische Geschäftsleiter zu beeinflussen.

Bei JET ist dies, wie wir spielen

Unsere Teams knüpfen interne Verbindungen und arbeiten mit einigen der bekanntesten Marken der Welt zusammen, was uns wirklich internationale Auswirkungen 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. Jedes Mal, wenn ein Kunde entscheidet, wo er bestellen möchte, wählt er eine Seite.

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.

Inklusion, Vielfalt & Zugehörigkeit

Egal, wer Sie sind, wie Sie aussehen, wen Sie lieben oder woher Sie kommen, Sie können Ihren Platz bei Just Eat Takeaway.com finden. Wir setzen uns dafür ein, eine inklusive Kultur zu schaffen, die Vielfalt von Menschen und Denkweisen fördert, in der sich alle Mitarbeiter wirklich zugehörig fühlen und jeden Tag ihr buntestes Ich zur Arbeit bringen können.

Sind Sie bereit, dem Team beizutreten? Bewerben Sie sich jetzt!

Lieferando

Kontaktdaten:

Lieferando Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Quality Lead - remote working 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!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Quality Lead - remote working mit Bravour zu bestehen

Teamführung
Datenwissenschaftsstrategie
Echtzeitsysteme
Experimentieren im großen Maßstab
Ökonomische Modellierung
Root Cause Analysis
Kommunikationsfähigkeiten

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 Quality Lead - remote working 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!