Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere ML-Lösungen für die Logistikabteilung von Wolt.
- Arbeitgeber: Wolt, ein innovatives Unternehmen im Bereich Technologie und Lieferung.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und Beteiligung an Unternehmenswachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Logistik mit modernster Technologie und einem dynamischen Team.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung in ML/MLOps und Kenntnisse in Python.
- Andere Informationen: Arbeiten in einem internationalen Umfeld mit groĂźartigen Karrierechancen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
About Wolt
At Wolt, we create technology that brings joy, simplicity and earnings to the neighborhoods of the world. In 2014 we started with delivery of restaurant food. Now we’re building the delivery of (almost) everything and you’ll find us in over 500 cities in 30 countries around the world. In 2022 we joined forces with DoorDash and together we keep on dreaming big and expanding across the globe.
Working at Wolt isn’t always easy, but it’s definitely exciting. Here you’ll learn more, build more, and ship more than in most other companies. You’ll be challenged a lot, but also have a lot of fun on the way. So, if you’re a self-starter with drive and entrepreneurial spirit, this could be the ride of your life.
We’re seeking a Machine Learning Engineer to join our cross-functional Logistics department within the Courier Group. The team works on developing critical areas for logistics, including order assignment and delivery estimates, aiming to improve customer experience by efficient order allocation and improving delivery estimates.
In close collaboration with applied scientists, software engineers, product managers, designers, and analysts, the MLE will be helping the teams to develop and maintain ML solutions in production, solving problems like delivery time estimation, operational estimates used in task allocation, and order tracking delivery ETAs.
Day-to-day in this role you’ll:
- Build the ML infrastructure to develop, train and deploy Wolt’s Logistics models from consumer facing estimates to operational estimates;
- Work end-to-end, from use case design to implementation, delivery and monitoring of your solutions;
- Maintain our production ML stack and raise the team’s ML engineering excellence bar;
- Liaise with Wolt’s ML Platform team to adopt different ML technologies and to create technical requirements for their solutions;
- Contribute to Wolt ML Engineering and Applied Science communities;
- Be part of a cross-disciplinary team with Applied Scientists, Software Engineers and Analysts to provide solutions to customer problems with a direct impact on the company’s business KPIs;
- Work at Wolt’s scale: Wolt operates in 32 different markets with millions of customers.
Our humble expectations*
- You are experienced in end-to-end machine learning deployments and maintenance of ML systems and have at least 4+ years of experience in ML/MLOps;
- You have deployed and ran ML models in production at scale, maybe with hundreds of RPS and low latency;
- You bring solid experience in scaling solutions, monitoring ML stacks and troubleshooting ML deployments to the table. You can help with the technical issues the teams encounter;
- You are experienced in implementing real-time inference ML models in production;
- Good understanding of ML and MLOps principles as well as Software engineering experience in Python should complete your profile;
- Experienced in Docker, Kubernetes, workflow orchestration tools (e.g. Flyte), model and experiment registries (e.g. MLflow) and model serving systems (e.g. Seldon);
- You have solid communication and collaboration skills and are experienced in coordinating initiatives with your team and main stakeholders.
What we offer
You will own and drive technical solutions within the ML engineering space for the Logistics department, ensuring they are robust, scalable, and aligned with business goals. With a strong ability to work independently, you’ll take ownership from ideation through delivery.
Where You’ll Work
📍This role can be based in one of our tech hubs in Helsinki, Berlin or Stockholm or remotely in Finland, Germany or Sweden. We are not able to offer remote contracts from another country.
Next steps*
The position will be filled as soon as we find the right person, so make sure to apply as soon as you realize you really, really want to join us!
The compensation will be a negotiable combination of monthly pay and DoorDash RSUs. The latter makes it exceptionally easy to be excited about our company growing and doing well, as you’ll own a piece of the pie.
Our Commitment to Diversity and Inclusion
We’re committed to growing and empowering a more inclusive community within our company, industry, and cities. That’s why we hire and cultivate diverse teams of people from all backgrounds, experiences, and perspectives. We believe that true innovation happens when everyone has room at the table and the tools, resources, and opportunity to excel.
#J-18808-Ljbffr
Senior Machine Learning Engineer, Logistics Arbeitgeber: Wolt

Kontaktperson:
Wolt HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Machine Learning Engineer, Logistics
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv und nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die bei Wolt arbeiten oder in der Branche tätig sind. Oft erfährst du so von offenen Stellen, bevor sie offiziell ausgeschrieben werden.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Da du dich für eine Position als Machine Learning Engineer bewirbst, solltest du deine Kenntnisse in ML-Algorithmen und -Technologien auffrischen. Mach ein paar Übungsprojekte, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft fĂĽr das Unternehmen! Informiere dich ĂĽber Wolt, ihre Produkte und ihre Kultur. Wenn du im Interview zeigst, dass du wirklich an der Mission interessiert bist, wird das einen groĂźen Eindruck hinterlassen.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt, dass du motiviert bist und es erleichtert uns, deine Bewerbung zu finden und zu bearbeiten. Warte nicht zu lange, denn die Stelle könnte schnell besetzt sein!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Machine Learning Engineer, Logistics
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du dich bewirbst, zeig uns deine Persönlichkeit! Wir suchen nach Menschen, die authentisch sind und ihre Leidenschaft für Machine Learning und Logistik zeigen. Lass uns wissen, was dich antreibt und warum du Teil von Wolt werden möchtest.
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du Herausforderungen gemeistert hast. Das hilft uns, ein besseres Bild von dir zu bekommen!
Achte auf die Details!: Bevor du deine Bewerbung abschickst, schau sie dir genau an. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles sorgfältig zu überprüfen – wir schätzen Sorgfalt!
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet und wir sie zügig bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Wolt vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der Mission und den Werten von Wolt vertraut. Überlege dir, wie deine Erfahrungen im Bereich Machine Learning und Logistik zu den Zielen des Unternehmens passen. Zeige in deinem Interview, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch die Vision von Wolt teilst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit ML-Deployments, Monitoring und Troubleshooting zu sprechen. Konkrete Beispiele helfen, deine Fähigkeiten greifbar zu machen und zeigen, dass du die Anforderungen der Stelle verstehst.
✨Technisches Wissen auffrischen
Stelle sicher, dass du mit den neuesten Technologien und Tools, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, vertraut bist. Dazu gehören Docker, Kubernetes und MLflow. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten und vielleicht sogar eine kleine praktische Übung zu machen, um dein Wissen zu demonstrieren.
✨Kommunikationsfähigkeiten betonen
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu betonen. Überlege dir, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit verschiedenen Teams zusammengearbeitet hast. Zeige, dass du in der Lage bist, komplexe technische Konzepte verständlich zu erklären und effektiv mit Stakeholdern zu kommunizieren.