Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ML-Modelle für Suchrelevanz und verbessere das Kundenerlebnis.
- Unternehmen: Wolt, ein innovatives Unternehmen im Bereich lokale Lieferdienste.
- Vorteile: Direkter Einfluss auf Millionen von Kunden und persönliche Entwicklungspläne.
- Weitere Informationen: Engagiertes Team mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Arbeite an herausfordernden ML-Problemen mit einem talentierten Team.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung in angewandtem ML und Kenntnisse in Suchtechnologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Berlin, Deutschland; Helsinki, Finnland; Stockholm, Schweden
Über Wolt
Bei Wolt schaffen wir Technologie, die Freude, Einfachheit und Einkommen in die Nachbarschaften der Welt bringt. 2014 haben wir mit der Lieferung von Restaurantessen begonnen. Jetzt bauen wir die Lieferung von (fast) allem auf und Sie finden uns in über 500 Städten in 30 Ländern weltweit. 2022 haben wir uns mit DoorDash zusammengeschlossen und gemeinsam träumen wir groß und expandieren global.
Die Arbeit bei Wolt ist nicht immer einfach, aber definitiv aufregend. Hier lernen Sie mehr, bauen mehr und liefern mehr als in den meisten anderen Unternehmen. Sie werden oft herausgefordert, aber auch viel Spaß auf dem Weg haben. Wenn Sie ein Selbststarter mit Antrieb und unternehmerischem Geist sind, könnte dies die Fahrt Ihres Lebens sein.
Wolt ist Teil von DoorDash – zusammen bilden wir eine der größten lokalen Handelsplattformen der Welt, die in über 40 Ländern tätig ist. Unsere Consumer-Organisation befindet sich an der Schnittstelle von maschinellem Lernen und Kundenerfahrung und ist dafür verantwortlich, Millionen von Kunden jeden Tag zu helfen, die richtigen Restaurants, Gerichte und Artikel in der Suche, personalisierten Empfehlungen und Entdeckungsoberflächen zu finden, die intuitiv und relevant erscheinen.
Wir suchen einen Applied Scientist, der unserem Consumer-Team beitritt. In dieser Rolle arbeiten Sie an einigen der technisch herausforderndsten ML-Probleme bei DoorDash: das Verständnis dessen, wonach unsere Kunden suchen, das Identifizieren von Schlüsselkonzepten in ihren Anfragen und das Bereitstellen der relevantesten Ergebnisse. Sie werden in einem interdisziplinären Team von Ingenieuren, ML-Ingenieuren und angewandten Wissenschaftlern eingebettet sein und die volle Verantwortung vom Forschung bis zur Produktion übernehmen.
Was Sie tun werden
- Als Applied Scientist im Bereich Consumer werden Sie die ML-Modelle und -Methoden weiterentwickeln, die bestimmen, wie Kunden über DoorDash, Deliveroo und Wolt Inhalte finden und entdecken.
- Sie arbeiten end-to-end und kollaborieren eng mit Ingenieuren und Produktmanagern, um echten Einfluss zu erzielen.
- Im Alltag in dieser Rolle werden Sie:
- ML-Modelle für Suchrelevanz, Abfrageverständnis und Ranking entwerfen und entwickeln, die in über 40 Märkten von DoorDash, Deliveroo und Wolt betrieben werden.
- State-of-the-Art-Lösungen in unseren Stack bringen, um unsere Kunden zu begeistern und dem Team zu helfen, Geschäftszahlen zu beeinflussen.
- End-to-End an ML-Problemen arbeiten: von der Problemdefinition und Datenanalyse über die Modellentwicklung, Offline-Bewertung bis hin zur Produktionsüberwachung.
- Mit Software-Ingenieuren, ML-Ingenieuren, Produktmanagern und Analysten zusammenarbeiten, um Forschungserkenntnisse in echte Kundenwirkungen zu übersetzen.
- Zur gruppenweiten Community der angewandten Wissenschaft beitragen durch Wissensaustausch, technische Überprüfungen und das Anheben des Niveaus der ML-Praktiken.
Unsere bescheidenen Erwartungen
- Sie haben mehr als 4 Jahre praktische Erfahrung in angewandtem ML mit einer Erfolgsbilanz beim Versand von Modellen in die Produktion (ein PhD in ML mit angewandter Forschungserfahrung ist ebenfalls willkommen).
- Sie haben solide Erfahrung im Bereich Suche: Abfrageverständnis, Vorhersage der Abfrageabsicht oder semantische Suche.
- Sie sind versiert in Python und erfahren mit ML-Frameworks und der Verarbeitung großer Datenmengen.
- Sie kommunizieren komplexe technische Ideen klar und arbeiten effektiv mit funktionsübergreifenden Teams zusammen.
- Erfahrung mit NLP, dichten Abrufmethoden, Lernen zu bewerten oder embedding-basierten Methoden ist ein starkes Plus.
Was wir bieten
In dieser Rolle haben Sie einen direkten und messbaren Einfluss auf Millionen von Kunden jeden Tag. Sie werden Teil eines Teams von erstklassigen angewandten Wissenschaftlern und Ingenieuren bei DoorDash, Deliveroo und Wolt, die sowohl Wert auf Genauigkeit als auch auf Handwerk legen und Probleme angehen, die wirklich schwierig und wirkungsvoll sind, auf eine Weise, die nur wenige Unternehmen bieten können. Zusammen mit Ihrem Vorgesetzten haben Sie die Möglichkeit, einen personalisierten Entwicklungsplan zu erstellen, um Ihre Stärken auszubauen und neue Fähigkeiten zu entwickeln.
Unser Engagement für Vielfalt und Inklusion
Wir setzen uns dafür ein, eine inklusivere Gemeinschaft innerhalb unseres Unternehmens, der Branche und der Städte zu fördern und zu stärken. Deshalb stellen wir vielfältige Teams von Menschen aus allen Hintergründen, Erfahrungen und Perspektiven ein und fördern diese. Wir glauben, dass wahre Innovation entsteht, wenn jeder Platz am Tisch hat und die Werkzeuge, Ressourcen und Möglichkeiten hat, um erfolgreich zu sein.
(Senior) Applied Scientist, Search Arbeitgeber: Wolt - English
Wolt ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Unternehmenskultur fördert, in der Mitarbeiter die Möglichkeit haben, Verantwortung zu übernehmen und ihre Fähigkeiten in einem schnell wachsenden Umfeld zu entwickeln. Als Physical Security and Safety Specialist in Deutschland haben Sie die Chance, aktiv an der Gestaltung sicherer Arbeitsumgebungen mitzuwirken und dabei eng mit verschiedenen Teams zusammenzuarbeiten. Wir legen großen Wert auf Vielfalt und Inklusion und bieten Ihnen die Möglichkeit, in einem unterstützenden Team zu arbeiten, das Ihre persönliche und berufliche Entwicklung fördert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so (Senior) Applied Scientist, Search 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 Wolt - English 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) Applied Scientist, Search 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) Applied Scientist, Search bei Wolt - English gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Wolt - English 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 Wolt - English entscheidend sein!
