Data Scientist - (Logistics, Optimization)

Als die weltweit führende lokale Lieferplattform ist es unsere Mission, ein erstaunliches Erlebnis schnell, einfach und direkt zu Ihnen nach Hause zu liefern. Wir sind in rund 65 Ländern weltweit tätig, unterstützt von Technologie, die von Menschen entwickelt wurde. Als eine der größten Technologieplattformen Europas mit Hauptsitz in Berlin, Deutschland, ist Delivery Hero seit 2017 an der Frankfurter Börse notiert und Teil des MDAX-Index. Wir arbeiten hart, lernen schnell und bleiben dabei menschlich. Diese wunderbare Mischung aus hoher Leistung und echter Gemeinschaft macht Delivery Hero zu einem Ort, an dem Ambition und Zugehörigkeit Hand in Hand wachsen. Wenn Sie neugierig, kooperativ und bereit sind, sich in bedeutungsvolle Arbeit zu vertiefen, werden Sie gut zu uns passen.

Wir suchen einen Data Scientist, der unserem Team für Logistikoptimierung beitritt, um immer erstaunliche Erlebnisse zu liefern. In unserem Logistikteam werden Sie hochwirksame Herausforderungen angehen, die die letzte Meile der Lieferung effizient, erschwinglich und nachhaltig gestalten. Ihre Arbeit wird direkt die Erfahrungen von Fahrern, Endkunden und Händlern weltweit verbessern. Jede Verbesserung, zu der Sie beitragen, wird Delivery Hero helfen, die Lieferoperationen zu optimieren und die Expansion in neue Bereiche wie Lebensmittel und Einzelhandel zu unterstützen.

Die Aufgabe des Optimierungsteams besteht darin, die Logistikleistung von Delivery Hero zu maximieren. Wir erreichen dies, indem wir den komplexen Algorithmus, der das Problem der Echtzeit-Fahrzeugroutenplanung löst, kontinuierlich verbessern und verwalten, um Aufträge effizient zuzuweisen. Dies hat direkte Auswirkungen auf die Effizienz und die Kundenzufriedenheit von DH und beeinflusst Entscheidungen von Stakeholdern aus den Bereichen Betrieb und Produkt.

Als Data Scientist liegt Ihr Wert darin, diese faszinierenden Probleme direkt anzugehen und ML-Produkte zu entwickeln, die die Logik und Entscheidungen des Algorithmus gestalten, um unsere langfristigen Ziele der besten Effizienz und des besten Service zu erreichen und einen greifbaren Einfluss auf das Netzwerk von Delivery Hero auszuüben.

• Design & Innovate: Führen Sie die Konzeptualisierung und das Design fortschrittlicher Modellierungslösungen (unter Verwendung einer Mischung aus ML, Statistik und Mathematik) an, um komplexe, großangelegte Logistikherausforderungen zu bewältigen und sicherzustellen, dass sie mit dem Geschäftswert und den Bedürfnissen der Stakeholder übereinstimmen.
• Build & Automate: Übernehmen Sie die Verantwortung für die Entwicklung, Implementierung und Automatisierung robuster Datenwissenschaftsmodelle und -pipelines, einschließlich Merkmalsgenerierung, Nachtraining und Vorhersagebereitstellung, unter Verwendung von Tools wie BigQuery und Spark nach Bedarf.
• Solve & Collaborate: Treiben Sie aktiv technische Diskussionen und Problemlösungs-Sitzungen voran, indem Sie bedeutende Fachkenntnisse und innovative Ideen einbringen, um die schwierigsten Modellierungsherausforderungen gemeinsam mit Ihren Data Science-Kollegen und dem Teamleiter zu überwinden.
• Drive Business Impact: Übersetzen Sie komplexe analytische Ergebnisse und Modellresultate in klare, umsetzbare Erkenntnisse für Stakeholder, die nachweislich Wert und Verbesserungen in wichtigen Geschäftszahlen vorantreiben.
• Shape Data Strategy: Engagieren Sie sich proaktiv mit Data & ML Engineering und Tech-Teams, um kritische Datenanforderungen zu definieren und technische Roadmaps zu beeinflussen, um die notwendige Dateninfrastruktur für wirkungsvolle Projekte sicherzustellen.
• Contribute & Elevate: Leisten Sie einen bedeutenden Beitrag innerhalb unserer schnelllebigen, globalen Organisation, indem Sie qualitativ hochwertige Lösungen liefern, Wissen teilen und zum Wachstum des Teams und zu Best Practices beitragen.

Qualifikationen

• Angewandte Machine Learning Meisterschaft: Sie haben umfangreiche Erfahrung (idealerweise 3 Jahre) in der Gestaltung und Implementierung verschiedener Machine Learning-Modelle (z.B. Regression, Klassifikation, baumbasierte Ensembles), um reale Geschäftsprobleme zu lösen, unterstützt durch ein starkes theoretisches Fundament in Statistik und Wahrscheinlichkeit.
• Produktions-ML-Engineering: Sie verfügen über Expertenkenntnisse in Python (einschließlich pandas, scikit-learn usw.), Beherrschung von SQL und nachweisbare Erfahrung im Aufbau robuster, wartbarer und automatisierter ML-Pipelines unter Verwendung von Big Data-Technologien (z.B. BigQuery, Spark) und Workflow-Orchestrierungstools (z.B. Airflow, Metaflow), wobei Sie bewährte Praktiken der Softwareentwicklung anwenden.
• Problemübersetzung & Kritisches Denken: Sie sind hervorragend darin, mehrdeutige Geschäftsanforderungen in klar definierte technische Probleme und Datenwissenschaftslösungen zu übersetzen, bewerten Annahmen kritisch und stellen die Datenqualität während des gesamten Prozesses sicher.
• Kommunikation & Einfluss: Sie sind ein starker Kommunikator, der in der Lage ist, komplexe technische Konzepte, Modellintentionen und geschäftliche Implikationen klar zu erklären, sowohl für technische als auch für nicht-technische Stakeholder.
• Zusammenarbeit & Teamorientierung: Sie sind ein proaktiver Teamplayer mit nachweislicher Erfahrung in der effektiven Zusammenarbeit mit Kollegen und funktionsübergreifenden Teams (wie Data Engineering und Tech) in einem dynamischen, schnelllebigen Umfeld. Fließende Englischkenntnisse sind erforderlich.

Schön zu haben:

• Expertise in Operations Research (OR): Tiefere Erfahrung in der Anwendung von Operations Research-Techniken zur Lösung von Optimierungsproblemen, die für die Logistik relevant sind.
• Fortgeschrittene Experimentierung & Kausale Inferenz: Nachweisliche Erfahrung in der Gestaltung, Implementierung und Analyse komplexer Experimente (über Standard-A/B-Tests hinaus) oder in der Anwendung kausaler Inferenzmethoden.
• Datenanwendungs-/Dashboarding-Fähigkeiten: Erfahrung im Aufbau interaktiver Datenvisualisierungen, Anwendungen oder Dashboards mit Bibliotheken wie Streamlit, Plotly Dash oder ähnlichen Tools zur effektiven Kommunikation von Ergebnissen.

Zusätzliche Informationen

Wir sorgen dafür, dass Sie und alle unsere Helden gut betreut, glücklich und gesund sind. Denn wenn Sie in guter Form sind, sind wir in guter Form.

Nutzen Sie unser hybrides Arbeitsmodell und kommen Sie 2 Tage pro Woche ins Büro, um persönliche Verbindungen und Zusammenarbeit in unserem schönen Berliner Campus zu fördern.

Wir bieten 27 Tage Urlaub mit einem zusätzlichen Tag im 2. und 3. Jahr der Betriebszugehörigkeit.

Wir unterstützen Sie bei Ihrer persönlichen Entwicklung und Karrierewachstumschancen: 1.000 € Bildungsbudget, Sprachkurse, Unterstützung für Eltern und Zugang zur Udemy Business-Plattform, um eine Vielzahl von Online-Kursen zu erkunden.

Bewegen Sie sich und setzen Sie die wunderbaren, geistig anregenden Endorphine frei: Gesundheitschecks, Meditation & Fitnessstudio.

Wir helfen Ihnen dabei, finanziell abgesichert zu sein: Mitarbeiteraktienplan, Sabbatical-Bank, Rabatt auf öffentliche Verkehrstickets, Lebens- und Unfallversicherung, betriebliche Altersvorsorge.

Die Kraft des gemeinsamen Essens ist unvergleichlich. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Sie das tun können: Digitale Essensgutscheine und Essensgutscheine.

Wenn Sie sich fragen, wie es ist, nach Berlin zu ziehen, haben wir in diesem Artikel 10 Dinge zusammengestellt, die Sie über den Umzug nach Berlin wissen sollten und wie Delivery Hero Sie unterstützen kann. Sie können auch unser Relocation-Hub besuchen und weitere Informationen über den Umzug nach Berlin einholen.

Bereiten Sie sich auf Ihr Vorstellungsgespräch vor? Überprüfen Sie die Liste der 5 häufigsten Interviewfragen und Antworten, die in Zusammenarbeit mit unseren Recruitern erstellt wurden.

Wir glauben, dass Vielfalt und Inklusion der Schlüssel zur Schaffung eines aufregenden Produkts sowie eines großartigen Kunden- und Mitarbeitererlebnisses sind. Dies beginnt mit der Einstellung - daher diskriminieren wir nicht aufgrund von Rassenidentitäten, religiösen Überzeugungen, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlechtsidentitäten oder -ausdrücken, sexuellen Orientierungen, Alter, Familienstand oder Behinderungen oder einem anderen Aspekt, der Sie ausmacht. Wir ermutigen Sie, uns mitzuteilen, ob Sie besondere Vorkehrungen oder spezifische Unterstützung benötigen, um ein reibungsloses Vorstellungsgespräch zu gewährleisten - lassen Sie es uns einfach per E-Mail an unseren Inklusionsbeauftragten unter inclusion@deliveryhero.com wissen.

Schwerbehinderte Bewerber mit gleichen Qualifikationen werden bevorzugt berücksichtigt. Sie sind herzlich eingeladen, uns Ihre Pronomen (er/sie/they) bereits zu Beginn mitzuteilen, damit wir Sie von unserem ersten Kontakt an respektvoll ansprechen können.