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. Egal, ob es sich um ein Festessen am Freitagabend, eine Poke-Bowl nach dem Training oder den Einkauf von Lebensmitteln handelt, unsere Technologieplattform verbindet Millionen von Kunden mit Hunderttausenden von Restaurant-, Lebensmittel- und Convenience-Partnern weltweit.
Über die Rolle: Sie werden eine entscheidende Rolle im Team der Logistik-Entscheidungssysteme spielen. Sie werden tief in die Daten eintauchen, um automatisierte Entscheidungsfindungssysteme zu entwerfen, die in einer dynamischen, realen Umgebung arbeiten. Sie werden über statische Vorhersagen hinausgehen, um Modelle zu erstellen, die Ursache und Wirkung verstehen und auf langfristige Netzwerkstabilität optimieren, anstatt nur auf sofortige Genauigkeit. Sie werden proaktiv innovative Ideen generieren, überzeugende Geschäftsfälle erstellen und diese geschickt an wichtige Interessengruppen präsentieren. Sie werden auch die Verantwortung für die Entwicklung operativer Richtlinien und Kontrolllogik übernehmen, die Effizienz mit Zuverlässigkeit in Einklang bringt. Sie werden an robusten Validierungsstrategien arbeiten, um sicherzustellen, dass unsere Algorithmen unter volatilen Bedingungen sicher funktionieren, bevor sie in der realen Welt eingesetzt werden. Sie werden Werkzeuge wie Simulation und kontrafaktische Analyse nutzen, um Hypothesen zu testen und Logik zu verfeinern. Darüber hinaus werden Sie mit Entwicklern und Operations Research Scientists zusammenarbeiten, um ihnen zu helfen, unsere Vorhersagen effektiv zu nutzen und maximalen Einfluss auf unsere Abläufe zu erzielen. Schließlich werden Sie eine zentrale Rolle in unserem Team spielen, indem Sie die Zusammenarbeit unter den Kollegen fördern.
Was bringen Sie ins Team ein?
- Hard Skills: Fortgeschrittene Kenntnisse in Datenwissenschaft und Methoden des maschinellen Lernens, mit umfangreicher Erfahrung in der Anwendung dieser Techniken in Produktionsumgebungen. Erfahrung mit Problemen der sequenziellen Entscheidungsfindung in jedem Bereich (z.B. dynamische Preisgestaltung, Bestandskontrolle, Robotik, Spiel-KI oder Empfehlungssysteme).
- Methodologisches Toolkit: Tiefe Kenntnisse in mindestens einem der folgenden Bereiche, mit einem konzeptionellen Verständnis der anderen: Simulation, Verstärkendes Lernen, Regelungstheorie, Kausale Inferenz. Python (scikit-learn, pandas usw.) in Notebooks und reinem Python-Code für die Produktion sowie starke Kenntnisse in SQL. Starkes Verständnis der besten Praktiken in der Softwareentwicklung, einschließlich Tests, Git, Code-Reviews und Modelllebenszyklusmanagement. Arbeiten mit Docker-Containern zur Unterstützung reproduzierbarer und skalierbarer Umgebungen.
- Soft Skills: Systemdenken: Sie verstehen intuitiv Rückkopplungsschleifen und sekundäre Effekte in komplexen Netzwerken. Führungs- und Mentoringfähigkeiten, mit der Fähigkeit, junior Datenwissenschaftler zu leiten und die Teamzusammenarbeit zu fördern. Ein ganzheitlicher Projektansatz, von der Generierung von Geschäftsfällen bis zum Management des gesamten Lebenszyklus von Modellen. Fähigkeit, innovative Ideen zu generieren, Hypothesen rigoros zu testen und Geschäftsfälle an Interessengruppen zu präsentieren. Kritische Analyse von Ansätzen, Annahmen und Geschäftsauswirkungen, mit der Fähigkeit, Strategien für optimale Ergebnisse herauszufordern und zu verfeinern. Vorliebe für einfache, skalierbare und effektive Lösungen, insbesondere in komplexen Projekten. Expertise in agilen Umgebungen mit starken kollaborativen Fähigkeiten, insbesondere in funktionsübergreifenden Teams. Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, komplexe Datenanalysen und Konzepte des maschinellen Lernens einer breiten Palette von Interessengruppen, sowohl technischen als auch nicht-technischen, zu präsentieren.
Bei JET steht Folgendes auf der Speisekarte: Unsere Teams knüpfen interne Verbindungen und arbeiten mit einigen der bekanntesten Marken der Welt zusammen, was uns einen wirklich internationalen Einfluss in einer dynamischen Umgebung verleiht. Spaß, schnelles Tempo und Unterstützung – die JET-Kultur dreht sich um Bewegung, Wachstum und darum, jeden Aspekt unserer JETers zu feiern. Dank ihnen bleiben wir einen Schritt voraus vor der Konkurrenz.
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 Seiten jeden Tag zur Arbeit bringen können.
Was liefern wir sonst noch? Möchten Sie mehr über unsere JETers, unsere Kultur oder unser Unternehmen erfahren? Schauen Sie sich unsere Karriereseite an, wo Sie Geschichten von Menschen, Blogs, Podcasts und weitere JET-Häppchen finden können. Sind Sie bereit, Ihren Platz einzunehmen? Bewerben Sie sich jetzt!
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Scientist 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!
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 Senior Data Scientist 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!
