Senior Data Scientist, Workforce Management Analytics

Senior Data Scientist, Workforce Management Analytics

Berlin Vollzeit 61650 - 75350 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Analysiere Daten, um wichtige Geschäftsprobleme zu lösen und Entscheidungen zu beeinflussen.
  • Unternehmen: Wolt, ein innovatives Unternehmen im Bereich Online-Lieferdienste.
  • Vorteile: Flexible Arbeitsmodelle, spannende Herausforderungen und die Möglichkeit, einen großen Einfluss zu haben.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Kundenbetreuung mit datengetriebenen Erkenntnissen und Lösungen.
  • Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Science oder Analytics, Kenntnisse in Prognosemodellen.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 61650 - 75350 € pro Jahr.

Über Wolt

Wir bei Wolt schaffen Technologie, die Freude, Einfachheit und Verdienst 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 sind in über 500 Städten in 30 Ländern weltweit tätig. 2022 haben wir uns mit DoorDash zusammengeschlossen und gemeinsam träumen wir groß und expandieren global. Arbeiten bei Wolt ist nicht immer einfach, aber definitiv aufregend. Hier wirst du mehr lernen, mehr aufbauen und mehr umsetzen als in den meisten anderen Unternehmen. Du wirst oft herausgefordert, aber auch viel Spaß dabei haben.

Über die Support-Gruppe

Wie der Name schon sagt, ist die Support-Gruppe für den Kern des Kundenerlebnisses verantwortlich, das Wolt in den App-Stores hervorragende Bewertungen eingebracht hat. Im Laufe der Jahre haben wir viel in unsere hauseigenen Support-Tools investiert, da wir glauben, dass dies der einzige Weg ist, um die Zufriedenheit aller unserer Kunden und Partner in den 25 Ländern, in denen wir tätig sind, sicherzustellen. Wir sind stolz auf die Qualität unserer Kundenoperationen und möchten proaktiv Probleme identifizieren und lösen, noch bevor unsere Kunden und Partner bemerken, dass etwas nicht stimmen könnte.

Über das Support-Analytics-Team

Das Hauptziel unseres Support-Analytics-Teams ist es, ein erstaunliches Kunden-, Händler- und Kurierunterstützungserlebnis zu bieten, während wir unsere Abläufe optimieren, indem wir umsetzbare Erkenntnisse liefern und die Auswirkungen dieser Maßnahmen auf das gesamte Geschäft quantifizieren.

Was du tun wirst

Als Senior Data Scientist bei Wolt besteht deine Rolle darin, in unsere Daten einzutauchen, um entscheidende Geschäftsprobleme zu lösen. Der Umfang dieser Rolle reicht von der Diagnose von Problemfeldern über die Identifizierung von Lösungen bis hin zur Gestaltung von Experimenten und letztendlich zur Beeinflussung von Entscheidungen. Dies ist eine seltene, operationale und umsetzbare datengestützte Erfahrung. Wenn du diesem Team beitrittst, wirst du Maßnahmen an der Frontlinie vorantreiben, anstatt nur eine weitere analytische Rolle auszuführen.

Dein Job wird sich hauptsächlich darauf konzentrieren, die betriebliche Effizienz mit dem Workforce Management (WFM)-Team zu steigern und die Ressourcenzuteilung zu optimieren, indem du genaue Zeitpläne und intraday Vorhersagen erstellst, die Prognoseprozesse vereinfachst, KPI-Dashboards erstellst und unterstützt, Ursachenanalysen für SLA-Verbesserungen durchführst, Möglichkeiten zur Kostenoptimierung erkundest, das Kapazitätsplanungsframework verwaltest, die WFM-Datenpipeline verbesserst und datengestützte Erkenntnisse zur Verfeinerung von Planung, Terminierung, Berichterstattung und intraday Management gewinnst.

Unsere bescheidenen Erwartungen

  • Erforderlich: 5+ Jahre Erfahrung in einer Position im Bereich Datenwissenschaft oder Analytics
  • Erfahrung im Aufbau von Prognosemodellen und Zeitreihenanalysen (Prophet, SARIMA, Holt-Winters oder ähnlich)
  • Erfahrung in der Kostenanalyse und Was-wäre-wenn-Szenarioanalyse
  • Tiefes Wissen über statistische Pakete in Python oder R
  • Fähigkeit, strukturierte und effiziente SQL-Abfragen für große Datensätze zu schreiben
  • Fähigkeit, senior Stakeholder zu beeinflussen und zu beraten
  • Gut zu haben: Erfahrung in der Nutzung von ML für Prognosen
  • Erfahrung in der Zusammenarbeit mit ML-Ingenieuren/ML-Plattformen
  • Aufbau von Datenpipelines mit Airflow oder ähnlichen Tools

Was wir anbieten

Die Online-Lieferplattform, die Wolt aufbaut, bietet dir interessante und komplexe Herausforderungen sowie die Möglichkeit, mit deinen Fähigkeiten einen großen Einfluss zu erzielen. Viele geolokalisierte und zeitliche Daten in Echtzeit, kombiniert mit Unterschieden in der Wirtschaft und Dynamik der Städte, in denen wir tätig sind, machen Wolt zu einem herausfordernden und interessanten Unternehmen für die Praxis der Analytik.

Du hast die Möglichkeit, die Arbeitsweise zu entscheiden: hybrid, im Büro oder remote in Berlin. Du wirst in einer Unternehmenskultur arbeiten, in der wir Verantwortung über das Offensichtliche hinaus übernehmen, gewöhnliche Dinge außergewöhnlich gut machen, groß denken, aber bescheiden bleiben, das Richtige für die Menschen tun, andere freundlich und gerecht behandeln, erkennen, dass wir, wenn wir nicht lernen, nicht stillstehen, sondern zurückfallen, und im Hinterkopf behalten, dass Luke Yodas größte Errungenschaft war.

Unser Engagement für Vielfalt und Inklusion

Wir setzen uns dafür ein, eine inklusivere Gemeinschaft innerhalb unseres Unternehmens, unserer Branche und unserer Städte zu fördern und zu stärken. Deshalb stellen wir vielfältige Teams von Menschen aus allen Hintergründen, Erfahrungen und Perspektiven ein und entwickeln sie weiter. Wir glauben, dass wahre Innovation entsteht, wenn jeder Platz am Tisch hat.

Senior Data Scientist, Workforce Management Analytics 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.

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Kontaktdaten:

Wolt - English Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist, Workforce Management Analytics 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 Data Scientist, Workforce Management Analytics mit Bravour zu bestehen

Datenanalyse
Vorhersagemodelle erstellen
Zeitreihenanalyse
Kostenanalyse
Was-wäre-wenn-Szenarioanalyse
Statistische Pakete in Python oder R
SQL-Abfragen für große Datensätze

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, Workforce Management Analytics 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!