Senior Operations Research Scientist

Senior Operations Research Scientist

Brandenburg +1 Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
Lieferando

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle Optimierungssysteme für die Logistik und arbeite mit großen Datenmengen.
  • Unternehmen: Just Eat Takeaway.com, ein führender globaler Online-Lieferdienst.
  • Vorteile: Dynamisches Arbeitsumfeld, internationale Zusammenarbeit und Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Inklusive Kultur, die Vielfalt und Zugehörigkeit fördert.
  • Warum dieser Job: Gestalte innovative Lösungen und habe einen echten Einfluss auf die Lebensmittelversorgung weltweit.
  • Qualifikationen: Erfahrung in der Optimierung, Programmierung und Teamführung erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Hungry for a challenge? That’s good, because bei Just Eat Takeaway.com (JET) glauben wir, dass alles möglich ist. 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.

Die Gelegenheit

Als Senior Operations Research (OR) Scientist spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung eines Optimierungssystems, das die Kapazität von Angebot und Nachfrage im Logistiknetzwerk ausbalanciert. Sie werden tief in großangelegte geospatiale und Echtzeitdaten eintauchen, um automatisierte Entscheidungsfindungssysteme zu entwerfen, die in einer dynamischen, realen Umgebung arbeiten. Sie entwickeln leistungsstarke, robuste Optimierungsmodelle unter Verwendung von Techniken wie gemischter ganzzahliger Programmierung (MIP), Constraint-Programmierung, stochastischer Programmierung, Metaheuristiken usw. und setzen diese in Produktion ein, um operative Entscheidungen in großem Maßstab zu steuern.

Sie werden mit Data Scientists zusammenarbeiten, um hybride Systeme zu schaffen, bei denen maschinelles Lernen die Optimierungsbeschränkungen und Zielsetzungen leitet. Sie helfen, die Lücke zwischen Vorhersage und Kontrolle zu überbrücken, indem Sie mit Ingenieuren zusammenarbeiten, um die Simulation und experimentellen Umgebungen zu definieren, die zur Validierung dieser Systeme erforderlich sind. In dieser leitenden Rolle arbeiten Sie eng mit anderen Wissenschaftlern zusammen, um Best Practices zu etablieren und umzusetzen, konstruktives Feedback zu teilen und junior Teammitglieder zu betreuen.

Diese sind einige der Schlüsselqualifikationen für die Rolle:

  • Fortgeschrittene Kenntnisse in der Gestaltung großangelegter, Echtzeit-Optimierungssysteme für zeitkritische Entscheidungen mit umfangreicher Erfahrung in der Anwendung dieser Techniken in Produktionsumgebungen.
  • Tiefe Expertise in exakten Optimierungstechniken (gemischte ganzzahlige Programmierung/Dekomposition), robuster Optimierung (stochastische/schlimmste Fall/Szenariobasierte Programmierung) und meta-heuristischen Methoden.
  • Umfangreiche praktische Erfahrung mit kommerziellen Lösern (CPLEX/Gurobi) und Open-Source-Alternativen (HIGHS/SCIP/Google OR-Tools).
  • Kenntnisse in Python objektorientierter Programmierung und Erfahrung mit Bibliotheken wie Pyomo, PuLP oder GurobiPy.
  • Praktische Erfahrung in der Einrichtung von Simulationen zur Modellvalidierung und Datengenerierung.
  • Nachgewiesene Erfahrung in der Implementierung von Modellen in die Produktion, Skalierung und deren langfristige Pflege.
  • Starkes Verständnis der besten Praktiken in der Softwareentwicklung, einschließlich Tests, Git, Code-Reviews und Management des Modelllebenszyklus.
  • Arbeiten mit Docker-Containern zur Unterstützung reproduzierbarer und skalierbarer Umgebungen.
  • Erfahrung mit Echtzeitsystemen und Stream-Verarbeitung ist wünschenswert.
  • Grundkenntnisse im maschinellen Lernen sind erforderlich.
  • Vertrautheit mit Konzepten der Regelungstheorie (Feedback-Schleifen, PID oder MPC) zur Verwaltung dynamischer Angebot/Nachfrage-Signale ist von Vorteil.
  • Erfahrung im Logistikbereich ist ebenfalls von Vorteil.

Was bringen Sie mit?

  • Systemdenken: Sie verstehen intuitiv Feedback-Schleifen und sekundäre Effekte in komplexen Netzwerken.
  • Führungs- und Mentoringfähigkeiten, mit der Fähigkeit, junior Data Scientists zu leiten und die Teamzusammenarbeit zu fördern.
  • Ein ganzheitlicher Projektansatz, von der Generierung von Geschäftsfällen bis hin zum Management des gesamten Lebenszyklus von Modellen.
  • Fähigkeit, innovative Ideen zu generieren, Hypothesen rigoros zu testen und Geschäftsfälle an Stakeholder zu präsentieren.
  • Kritische Analyse von Ansätzen, Annahmen und Geschäftsauswirkungen, mit der Fähigkeit, Strategien für optimale Ergebnisse herauszufordern und zu verfeinern.
  • Präferenz 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 OR-Konzepte einem breiten Spektrum von Stakeholdern, sowohl technischen als auch nicht-technischen, zu präsentieren.

Bei JET steht dies auf dem Menü: 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, 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 ihre buntesten Selbst jeden Tag zur Arbeit bringen können.

Was gibt es sonst noch zu kochen? Möchten Sie mehr über unsere JETers, Kultur oder das 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!

Standorte

BrandenburgHennigsdorf

Senior Operations Research Scientist Arbeitgeber: Lieferando

Just Eat Takeaway.com bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, in der Innovation und Teamarbeit gefördert werden. Als Senior Operations Research Scientist haben Sie die Möglichkeit, an spannenden Projekten zu arbeiten, die einen echten Einfluss auf die globale Lebensmittelversorgung haben. Mit einem starken Fokus auf Vielfalt und Inklusion sowie umfangreichen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung ist JET ein hervorragender Arbeitgeber für alle, die nach einer sinnvollen und bereichernden Karriere suchen.

Lieferando

Kontaktdaten:

Lieferando Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Operations Research Scientist erhalten könnten

Tipp Nummer 1

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um deine Fähigkeiten zu verbessern.

Tipp Nummer 3

Zeige deine Leidenschaft für das Unternehmen und die Rolle! Recherchiere über Just Eat Takeaway.com und bringe spezifische Ideen ein, wie du zur Optimierung des Logistiknetzwerks beitragen kannst.

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Lass uns gemeinsam an deiner Karriere arbeiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Operations Research Scientist mit Bravour zu bestehen

Optimierungssysteme
Mixed-Integer-Programmierung
Stochastische Programmierung
Metaheuristische Methoden
Python objektorientierte Programmierung
CPLEX
Gurobi

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei authentisch!:Wenn du dich bewirbst, sei einfach du selbst! Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert. Authentizität kommt immer gut an und hilft uns, die richtige Passung zu finden.

Betone deine Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten klar hervorhebst. Wir suchen nach konkreten Beispielen, wie du in der Vergangenheit komplexe Probleme gelöst hast – das macht einen großen Unterschied!

Mach es übersichtlich:Halte deine Bewerbung klar und strukturiert. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So wird es für uns einfacher, deine Qualifikationen schnell zu erfassen.

Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, dich direkt über unsere Karriere-Website zu bewerben! Dort findest du alle Informationen und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lieferando vorbereitet

Verstehe die Rolle und das Unternehmen

Mach dich mit der Mission und den Werten von Just Eat Takeaway.com vertraut. Überlege dir, wie deine Fähigkeiten als Senior Operations Research Scientist zur Optimierung des Logistiknetzwerks beitragen können. Zeige im Interview, dass du die Herausforderungen und Chancen in der Branche verstehst.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, bei denen du große, reale Optimierungssysteme entworfen hast. Sei bereit, über die verwendeten Techniken wie MIP oder Stochastische Programmierung zu sprechen und wie du diese erfolgreich in Produktionsumgebungen implementiert hast.

Zeige deine Teamfähigkeit

Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit anderen Wissenschaftlern und Ingenieuren erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone deine Mentoring-Erfahrungen und wie du zur Entwicklung von Junior-Teammitgliedern beigetragen hast.

Frage nach den nächsten Schritten

Am Ende des Interviews ist es wichtig, Interesse zu zeigen. Frage nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess oder wie das Team die Zusammenarbeit gestaltet. Das zeigt, dass du wirklich an der Position interessiert bist und bereit bist, dich einzubringen.