Über Delivery Hero
As the world's pioneering local delivery platform, Delivery Hero's mission is to deliver an amazing experience, fast and easy, to your door. The company operates in over 70+ countries worldwide, powered by tech and designed by people. 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.
Aufgaben
- Design, Experiment und Deployment von AI/ML-Modellen/Agenten zur automatisierten Anreicherung und Moderation von Produktattributen in großem Maßstab
- Hypothesenbildung, Validierung der Modellgenauigkeit, Analyse der Geschäftsauswirkungen und Überführung von ML-basierten Diensten für Attributanreicherung, Produktkategorisierung und Sortimentskuration in die Produktion mit tatsächlicher Geschäftsauswirkung
- Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen zur intelligenten Kuratierung des Produktsortiments, einschließlich Attributextraktion, Produktkategorisierung, Empfehlungen für Kategoriebäume und Kuratierung hochrelevanter Angebotskategorien
- Kontinuierliche Anwendung neuester Modelle (z.B. in NLP, Deep Learning, Klassifizierung, LLMs/KI-Agenten), um das Beste für unsere Katalogautomatisierung zu finden
- Enge Zusammenarbeit mit ML-Entwicklern und Ingenieuren, um sicherzustellen, dass die Lösungen skalierbar, zuverlässig und in der Produktion schnell sind
Anforderungen
- 3+ Jahre Branchenerfahrung in der Anwendung von Data Science und Machine Learning in der Produktion, idealerweise in großen, kundenorientierten Anwendungen
- Tiefe Expertise im Aufbau und Einsatz von ML-Modellen, insbesondere in den Bereichen Natural Language Processing (NLP), Klassifizierung, Empfehlungssysteme sowie LLMs oder agentenbasierte Ansätze
- Starke statistische Grundlagen und Fähigkeit, in großangelegten Experimenten und Modellvalidierungen Signale von Rauschen zu unterscheiden
- Ausgezeichnete Programmierfertigkeiten: Schreiben von sauberem, wartbarem Python-Code; Erfahrung mit dem Überführen von ML-Modellen in die Produktion unter Anwendung bewährter Praktiken für Observability, Monitoring und Performance
- Erfahrung mit großangelegter ML-Modellvalidierung, Experimentierung und A/B-Tests
- Nachgewiesene Fähigkeit, fachübergreifend mit Ingenieuren und Produktverantwortlichen zusammenzuarbeiten, um Geschäftsprobleme in Data Science-Lösungen zu überführen
Benefits
- 27 Urlaubstage mit zusätzlichen Urlaubstagen im 2. und 3. Dienstjahr
- 1.000 € Bildungsbudget, Sprachkurse, Elternförderung und Zugang zur Udemy Business-Plattform
- Gesundheitsuntersuchungen, Meditation, Fitness-/Fahrradförderung
- Mitarbeiteraktienplan, Sabbatical-Bank, ÖPNV-Ticket-Rabatt, Lebens- und Unfallversicherung, betriebliche Altersvorsorge
- Digitale Essensmarken, Essensgutscheine, Unternehmensrabatte