Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Optimierungssysteme für die Logistik und arbeite mit großen Datenmengen.
- Unternehmen: Just Eat, ein führender globaler Online-Lieferdienst.
- Vorteile: Dynamisches Arbeitsumfeld, internationale Zusammenarbeit und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Werde Teil eines inklusiven Teams, das Vielfalt schätzt.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Lösungen und habe einen echten Einfluss auf die Branche.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Optimierung und Programmierung, insbesondere in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Hungry for a challenge? Bitte vergewissern Sie sich, dass Sie über das richtige Maß an Erfahrung und Qualifikationen verfügen, indem Sie den vollständigen Überblick über diese Stelle unten lesen. Wir sind ein führender globaler Online-Lebensmittelliefermarktplatz. Unser technisches Ökosystem verbindet Millionen aktiver Kunden mit Hunderttausenden von verbundenen Partnern in Ländern auf der ganzen Welt. Unsere Mission? Jeden Essmoment auf der Welt 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/Nachfrage im Logistiknetzwerk ausbalanciert. Sie werden tief in großflächige geospatiale und Echtzeitdaten eintauchen, um automatisierte Entscheidungsfindungssysteme zu entwerfen, die in einer dynamischen, realen Umgebung arbeiten. Sie entwickeln leistungsstarke robuste Optimierungsmodelle, nutzen Techniken wie gemischt-ganzzahlige Programmierung (MIP), Constraint-Programmierung, stochastische Programmierung, Metaheuristiken usw. und bringen diese in die Produktion, 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 schließen, 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 teilen und junior Teammitglieder zu betreuen.
Diese sind einige der Schlüsselqualifikationen für die Rolle:
- Fortgeschrittene Kenntnisse in der Gestaltung großflächiger, Echtzeit-Optimierungssysteme für zeitkritische Entscheidungen, mit umfangreicher Erfahrung in der Anwendung dieser Techniken in Produktionsumgebungen.
- Tiefe Expertise in genauen Optimierungstechniken (gemischt-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 in Python und Erfahrung mit Bibliotheken wie Pyomo, PuLP oder GurobiPy.
- Praktische Erfahrung in der Einrichtung von Simulationen zur Modellvalidierung und Datengenerierung.
- Nachweisliche Erfahrung in der Umsetzung von Modellen in die Produktion, deren Skalierung und langfristige Pflege.
- 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.
- Erfahrung mit Echtzeitsystemen und Stream-Verarbeitung ist wünschenswert.
- Grundkenntnisse im Bereich maschinelles 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 Datenwissenschaftler 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 gegenüber 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.
- 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 ist 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 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 jeden Tag ihr buntestes Ich zur Arbeit bringen können.
Bereit, Ihren Platz einzunehmen? Bewerben Sie sich jetzt!
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Operations Research Scientist - For German Resident Only 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 Senior Operations Research Scientist - For German Resident Only 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 Senior Operations Research Scientist - For German Resident Only 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!
