Senior Operations Research Scientist

Senior Operations Research Scientist

Lichtenberg Vollzeit 55000 - 70000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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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 Unterstützung für persönliches Wachstum.
  • Weitere Informationen: Engagierte Kultur, die Vielfalt und Inklusion 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 55000 - 70000 € 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 der 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 Simulations- und Experimentierumgebungen 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 geben und junior Teammitglieder zu betreuen. Um an der Spitze der OR-Fortschritte zu bleiben, erkunden Sie neue Algorithmen, Architekturen und Methoden, um die Leistung unserer Produkte und Algorithmen zu verbessern.

Dies 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 metaheuristischen Methoden.
  • Umfangreiche praktische Erfahrung mit kommerziellen Lösern (CPLEX/Gurobi) und Open-Source-Alternativen (HIGHS/SCIP/Google OR-Tools).
  • Kenntnisse in objektorientierter Programmierung mit Python 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 der Produktion, deren Skalierung und langfristiger Wartung.
  • 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 Erstellung von Geschäftsfällen bis hin zum Management des gesamten Lebenszyklus von Modellen.
  • Fähigkeit, innovative Ideen zu generieren, Hypothesen rigoros zu testen und Geschäftsfälle den Stakeholdern 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.
  • Exzellente Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, komplexe Datenanalysen und OR-Konzepte einer breiten Palette von Stakeholdern, sowohl technischen als auch nicht-technischen, zu präsentieren.

Bei JET steht dies 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, 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 Seiten jeden Tag zur Arbeit bringen können.

Was gibt es sonst noch? Möchten Sie mehr über unsere JETers, die 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!

Senior Operations Research Scientist Arbeitgeber: Lieferando

Just Eat Takeaway.com ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein wettbewerbsfähiges Gehalt und flexible Arbeitszeiten bietet, sondern auch eine inklusive Unternehmenskultur fördert, in der Vielfalt geschätzt wird. Mit einem Standort im pulsierenden Berlin-Kreuzberg profitieren Sie von einem inspirierenden Arbeitsumfeld, zahlreichen Teamevents und der Möglichkeit, sich in verschiedenen Gemeinschaften zu engagieren, während Sie gleichzeitig Ihre Karriere durch enge Zusammenarbeit mit Führungskräften und strategische Initiativen vorantreiben können.

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Kontaktdaten:

Lieferando Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior Operations Research Scientist erhalten könntest

Tipp Nummer 1

Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die in der Branche arbeiten oder bei Just Eat Takeaway.com sind. Oft gibt es ungeschriebene Stellenangebote, die nicht öffentlich ausgeschrieben werden.

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du deine Kenntnisse über Optimierungssysteme und Algorithmen auffrischst. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner Erfahrung zu teilen, die zeigen, wie du komplexe Probleme gelöst hast.

Tipp Nummer 3

Zeige deine Leidenschaft für die Branche! Erkläre, warum du bei Just Eat Takeaway.com arbeiten möchtest und wie du zur Mission beitragen kannst, jeden Food-Moment zu verbessern.

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und gibt dir die Möglichkeit, dich von anderen Bewerbern abzuheben. Außerdem kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Zielgruppe erreicht.

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

Optimierungssysteme
Mixed-Integer-Programmierung
Robuste Optimierung
Metaheuristische Methoden
Python objektorientierte Programmierung
CPLEX
Gurobi

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei authentisch!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert. Wir suchen nach echten Persönlichkeiten, die zu unserer Kultur passen!

Betone deine Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten klar hervorhebst. Erzähl uns von Projekten, bei denen du große Optimierungssysteme entwickelt hast oder mit komplexen Daten gearbeitet hast. Das ist wichtig für uns!

Mach es übersichtlich:Halte deine Bewerbung strukturiert und übersichtlich. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, um deine Punkte deutlich zu machen. So können wir schnell erkennen, was du drauf hast!

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 metaheuristische Methoden 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 Förderung einer kollaborativen Umgebung 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 Erfolge von neuen Mitarbeitern misst. Das zeigt dein Engagement und deine Vorfreude auf die Möglichkeit, Teil des Teams zu werden.