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: Hybrid-Arbeitsmodell, internationale Kultur und Unterstützung für persönliche Entwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Essenslieferung mit datengetriebenen Entscheidungen und echtem Einfluss.
- Qualifikationen: Erfahrung in Führung, Datenwissenschaft und maschinellem Lernen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 100000 € 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 weltweit 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 Qualität des Angebots, 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 Anreizen von 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 des Angebots im Moment, in dem die Nachfrage eintrifft.
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 Vergütungsdesigns untermauern. Erfahrung in Echtzeitsystemen, Experimenten im großen Maßstab und wirtschaftlicher Modellierung ist entscheidend, um glaubwürdige technische Führung für ein erfahrenes Team von Data Scientists zu bieten.
Standort: Hybrid - 3 Tage pro Woche in unserem Büro in London, Berlin oder Amsterdam und 2 Tage im Homeoffice.
Bericht an: Head of Data & Analytics
Diese sind einige der Schlüsselkomponenten der Position:
- Teamführung: Führen, coachen und skalieren Sie ein leistungsstarkes Team von 7–9 Data Scientists, Operations Research Scientists und Machine Learning Engineers innerhalb Ihres Bereichs und fördern Sie eine Kultur der Geschwindigkeit, Strenge und kurierzentrierten Problemlösung.
- Strategie & Fahrplan: 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 Angebotsprobleme und übersetzen Sie komplexe wirtschaftliche Modelle in umsetzbare Narrative für funktionsübergreifende Stakeholder.
- Echtzeitarquitektur: Entwerfen Sie den konzeptionellen Rahmen für Echtzeit-Anreizsysteme und balancieren Sie fortgeschrittene Modellkomplexität mit strengen Latenz- und Zuverlässigkeitsanforderungen.
- Dynamische Preisgestaltung: Überwachen Sie die Entwicklung prädiktiver Modelle, die lokale Angebots-Nachfrage-Ungleichgewichte 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?
- Nachweisbare, umfangreiche Erfahrung in der Führung und im Management von Mitarbeitern, mit der Fähigkeit, Data Scientists 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 für die Bereitstellung effektiver strategischer und architektonischer Anleitung.
- 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 Praktiken, 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 spielen wir so
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 beste Leistung 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, 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.
Spaß, schnelles Tempo und Unterstützung – die JET-Kultur dreht sich um Bewegung, Wachstum, gegenseitige Unterstützung beim Erfolg und das Feiern von Erfolgen. Indem wir unsere Werte wirklich leben und unser Verhalten verkörpern, schaffen wir eine kundenorientierte Kultur, 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 Takeaway.com finden Sie Ihren Platz. 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.
Was liefern wir noch?
Möchten Sie mehr über unsere JETler, Kultur oder das Unternehmen erfahren? Schauen Sie sich unsere Karriereseite an, auf der Sie Geschichten von Menschen, Blogs, Podcasts und weitere JET-Reisen finden können.
Sind Sie bereit, dem Team beizutreten? Bewerben Sie sich jetzt!
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Remote Quality Lead 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 Remote Quality Lead mit Bravour zu bestehen
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 Remote Quality Lead 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!