Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere KI-gestützte Ranking-Modelle für unsere globale Suchplattform.
- Unternehmen: Werde Teil von Delivery Hero, einem führenden Technologieunternehmen in Berlin.
- Vorteile: 27 Tage Urlaub, Weiterbildungsmöglichkeiten und Gesundheitsangebote.
- Weitere Informationen: Hybrides Arbeitsmodell und ein dynamisches, internationales Team warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Online-Shoppings mit innovativer Technologie und KI.
- Qualifikationen: Masterabschluss oder Bachelor mit 6 Jahren Erfahrung in Data Science oder Machine Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 25 - 9 € pro Stunde.
Als das 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 Tech-Plattformen Europas mit Hauptsitz in Berlin, Deutschland, ist Delivery Hero seit 2017 an der Frankfurter Börse gelistet und Teil des MDAX-Index.
Wir suchen einen Senior Data Scientist - (Global Search, Consumer) für unser Search Ranking-Team innerhalb unseres Global Search-Stammes. Wenn Sie an der Schnittstelle zwischen modernster Deep-Learning-Forschung und hochfrequenten Produktionssystemen gedeihen und sich für autonome, KI-gesteuerte Experimente begeistern, ist diese Rolle genau das Richtige für Sie.
Ihre Mission
- Eigenverantwortung für den Ranking-Stack End-to-End: Entwerfen, bauen und produktiv machen von tiefen neuronalen Ranking-Modellen, einschließlich DCN-V2, MMoE und Two-Tower-Architekturen, die in der Produktion bei hoher Durchsatzrate und niedriger Latenz arbeiten.
- Führen Sie agentische ML-Forschung durch: Fördern Sie den Übergang von manuellen Experimenten zu promptgesteuerten Orchestrierungen. Nutzen Sie LLM-Coding-Agenten (z.B. Claude Code, Gemini), um autonom an der Merkmalsentwicklung und den Learning to Rank (LTR)-Architekturen zu iterieren.
- Leiten Sie die Merkmalsentwicklung und Innovation der Modellarchitektur: Wenden Sie Ihre tiefgehende Expertise in Ranking-Signalen, Feature-Stores und embedding-basiertem Retrieval an, um die Qualität unserer Ranking-Modelle zu verbessern.
- Sicherstellen der Produktionszuverlässigkeit: Halten Sie strenge Standards für die Modellgesundheit in der Produktion aufrecht.
- Zusammenarbeit über Disziplinen hinweg: Arbeiten Sie als technischer Partner mit Backend-Entwicklern, Dateningenieuren und Produktmanagern zusammen, um End-to-End-Verbesserungen zu liefern.
- Die Messlatte höher legen: Mentoren Sie Junior- und Mid-Level-Datenwissenschaftler, treiben Sie Best Practices in Experimentier-Rigor und Code-Qualität voran.
Qualifikationen
- Master-Abschluss (oder Bachelor mit 6 Jahren Berufserfahrung) in Informatik, Mathematik, Physik oder einem verwandten quantitativen Bereich.
- 4 Jahre Berufserfahrung als Datenwissenschaftler oder Machine Learning Engineer in hochfrequenten Produktionsumgebungen.
- Praktische Erfahrung mit modernen Deep-Learning-Ranking-Architekturen.
- Profi in Python und seinem ML-Ökosystem (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn).
- Komfortabel mit SQL, Cloud-Umgebungen und Big-Data-Verarbeitung.
- Nachgewiesene Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit in funktionsübergreifenden, global verteilten Teams.
Zusätzliche Informationen
Wir bieten 27 Tage Urlaub mit einem zusätzlichen Tag im 2. und 3. Jahr der Betriebszugehörigkeit. Wir unterstützen Sie bei Ihrer persönlichen und beruflichen Entwicklung mit einem Bildungsbudget von 1.000 €, Sprachkursen und Zugang zur Udemy Business-Plattform. Unsere hybriden Arbeitsmodelle ermöglichen es Ihnen, zwei Tage pro Woche in unserem schönen Berliner Campus für persönliche Verbindungen und Zusammenarbeit zu sein.
Wir glauben, dass Vielfalt und Inklusion entscheidend sind, um nicht nur ein aufregendes Produkt, sondern auch ein großartiges Kunden- und Mitarbeitererlebnis zu schaffen. Daher diskriminieren wir nicht aufgrund von Rasse, religiösen Überzeugungen, Geschlecht oder anderen Aspekten, die Sie einzigartig machen.
Senior Data Scientist - (Global Search, 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 - (Global Search, 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 - (Global Search, 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 - (Global Search, 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!
