Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenlösungen und forme die Zukunft von Nutzerbewertungen.
- Unternehmen: Weltweit führende lokale Lieferplattform mit Sitz in Berlin.
- Vorteile: 27 Tage Urlaub, Bildungsbudget, Gesundheitschecks und flexible Arbeitsmodelle.
- Weitere Informationen: Vielfältige Karrierechancen und ein unterstützendes Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams und gestalte bedeutende Produkte mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in NLP, LLMs und End-to-End-Datenlösungen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
- Data Science & Analyse
- Company Description
As the world's pioneering local delivery platform, our mission is to deliver an amazing experience, fast, easy, and to your door.
We operate in around 65 countries worldwide powered by tech, designed by people.
As one of Europe's largest tech platforms, headquartered in Berlin, Germany.
Delivery Hero has been listed on the Frankfurt Stock Exchange since 2017 and is part of the MDAX stock market index.
We enable creative minds to deliver solutions that create impact within our ecosystem.
We move fast, take action and adapt.
No matter where you're from or what you believe in, we build, we deliver, we lead.
We are Delivery Hero.
Job Description
We are on the lookout for a Senior Data Scientist to join our Content tribe.
We're building the next generation of ratings & reviews (social proof) systems from scratch --- reimagining how millions of users make decisions across our platforms.
This is a true greenfield space where we're leveraging LLMs and modern NLP approaches to turn messy, real-world user content into clear, actionable signals.
We're in the middle of rebuilding momentum and ownership of these systems, with a lot still undefined and up for grabs.
This isn't about incremental modeling --- it's about taking full ownership of data products end-to-end: shaping the problem, building the solution, and making it work reliably in production in a fast-moving, high-impact environment.
- Your Mission
- You'll own and scale social proof solutions end-to-end, ensuring high quality, reliability, and coverage across languages, platforms, and use cases, while proactively managing drift, miscalibration, and data quality issues.
- You'll drive the product and roadmap through problem discovery, identifying high-impact opportunities, quantifying business value, and translating them into concrete DS/ML initiatives.
- You'll take ML and LLM solutions from prototype to production, building robust, scalable systems and collaborating closely with backend and data engineering on architecture and data flows.
- You'll establish LLM evaluation infrastructure, building offline evaluation pipelines and annotation processes that allow the team to make confident decisions about prompt changes, model switches, and system iterations.
- You'll establish statistical rigor in decision-making, designing and owning A/B tests and quasi-experiments, and ensuring credible impact measurement aligned with real business outcomes.
- You'll define and operationalize meaningful metrics, ensuring evaluation reflects true business value rather than misleading proxies.
- You'll raise the bar for data science in the team, driving best practices, mentoring others, and contributing to a culture of ownership, pragmatism, and technical excellence.
Qualifications
- NLP & LLM Domain Expertise
- You have hands-on experience with NLP and LLM-based systems in user-generated, noisy, multilingual contexts --- with clear judgment on when LLMs add value, when to prompt-engineer vs. fine-tune, and how to optimize prompts systematically at scale.
You can reason empirically about cost, latency, and quality tradeoffs across model providers and make principled model selection decisions.
- End-to-End Ownership & Product Execution
- You have experience owning data science solutions end-to-end, from problem definition to production, iteration, and continuous improvement.
- You are comfortable owning production systems, not just building models, and take responsibility for reliability, performance, and outcomes.
- You write production-grade code in Python and SQL, and are familiar with ML lifecycle practices, orchestration, monitoring, and modern engineering standards (e. g., CI/CD, version control).
- You are familiar with LLM-specific observability: tracing chained LLM calls, monitoring token usage and cost, and instrumenting multi-step pipelines for reliability and debugging.
- You can translate ambiguous business problems into well-scoped DS/ML solutions, communicate trade-offs clearly, and operate effectively in fast-moving, uncertain environments.
- (Optional) You have experience working with data collection and labeling pipelines, including collaboration with annotation teams or defining labeling strategies.
- Statistical Rigor & Impact Measurement
- You bring a strong foundation in statistics and causal inference, including experimentation, hypothesis testing, and robust evaluation practices.
- You can define meaningful metrics and challenge misleading results, ensuring decisions are grounded in real business impact.
- You take ownership beyond your individual work, contributing to team standards, mentoring others, and raising the overall bar for Data Science.
- (Optional) You leverage agentic development tools pragmatically, using them to accelerate work while maintaining code quality, correctness, and system understanding.
- Additional Information
Ensuring you and all our Heroes are looked after, happy, and healthy is always on the menu. Because if you're in good shape, then we're in good shape.
- Make the most of our hybrid working model and join the team for face-to-face connection and collaboration in our beautiful Berlin campus 2 days a week.
- We offer 27 days holiday with an extra day on 2nd and 3rd year of service.
- We will support you in developing yourself and your career growth opportunities: 1.000 € Educational Budget, Language Courses, Parental Support and access to the Udemy Business platform.
- Get moving and release those wonderful, mind-boosting endorphins: Health Checkups, Meditation & Gym.
- Cash.
Dough.
Cheddar.
Whatever you call it, we'll help you with it: Employee Share Purchase Plan, Sabbatical Bank, Public Transportation Ticket Discount, Life & Accident Insurance, Corporate Pension Plan.
- The power of getting together over some food is unrivaled. All the yum: Digital Meal Vouchers and Food Vouchers.
- Wondering what relocating to Berlin is like? Check out our relocation resources and guides.
- Ready to prepare for your interview? Check out the list of the 5 most common interview questions and answers created in collaboration with our recruiters.
Ready to join our team? If you're excited to grow, collaborate and be part of the world's leading delivery platform, we'd love to hear from you. Apply today!
We believe diversity and inclusion are key to creating not only an exciting product, but also an amazing customer and employee experience.
Fostering this starts with hiring - therefore we do not discriminate on the basis of racial identities, religious beliefs, color, national origin, gender identities or expressions, sexual orientations, age, marital or disability statuses, or any other aspect that makes you, you.
We encourage you to let us know if you need any accommodations or specific accessibility support to ensure a smooth interview experience---just let us know with an email to our Inclusion Officer at inclusion@deliveryhero. com.
Severely disabled applicants with equal qualifications will be given preferential consideration.
You're welcome to share your pronouns (he/she/they) right from the start so we can address you respectfully from our first contact.
#J-18808-Ljbffr
Senior Data Scientist - (Content, Consumer) (Data Scientist) Arbeitgeber: Remotely
CarVia ist ein herausragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, Homeoffice-Optionen und einem attraktiven Provisionsmodell fördern wir nicht nur deine berufliche Entwicklung durch vielfältige Weiterbildungsangebote, sondern bieten auch die hochwertigste Fahrzeugflotte Deutschlands. Werde Teil eines ehrgeizigen Teams, das gemeinsam an der Spitze der digitalen Mobilitätslösungen arbeitet und erlebe ein modernes Arbeitsumfeld, das auf schnelles Wachstum und Effizienz ausgerichtet ist.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist - (Content, Consumer) (Data Scientist) erhalten könntest
✨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 Remotely 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 Data Scientist - (Content, Consumer) (Data Scientist) 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 Data Scientist - (Content, Consumer) (Data Scientist) bei Remotely gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Remotely 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 Remotely entscheidend sein!