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Wonder
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201 – 500 Mitarbeitende
Sponsor für H1B-VisumE-CommerceGesundheitswesenLebensmittel und Getränke
Wonder ist ein Unternehmen für Lebensmittel und Getränke, das ein flexibles Food-Hall-Erlebnis rund um Lieferung, Abholung und Bewirtung vor Ort entwickelt. Das Unternehmen arbeitet mit preisgekrönten Köchen und Restaurants zusammen, darunter mit Michelin-Sternen ausgezeichnete kulinarische Talente und andere anerkannte Experten der Gastronomie, um eine große Auswahl an Gerichten in Restaurantqualität anzubieten. Kundinnen und Kunden können Mahlzeiten von mehreren Restaurantpartnern in einer einzigen Bestellung kombinieren und so vielfältige gastronomische Angebote nach Hause in die Tri-State Area bringen. Das Modell von Wonder vereint sorgfältig ausgewählte Küche, Restaurantpartnerschaften und den Komfort des E-Commerce in einem einzigen Service.
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Stellen im Unternehmen

Senior Staff Data Scientist für Marketplace-ML und Experimente

Leite Machine Learning, kausale Inferenz und Experimente für den Marketplace bei Wonder und gestalte Produktivsysteme, die Kundenerlebnis, Fulfillment, Preise und Geschäftsentscheidungen verbessern.

USVereinigte StaatenILIllinoisNYNew York
216.000 $ – 249.500 $ / Jahr
HybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
PythonSQL

Beschreibung

  • Lege die Prinzipien und Arbeitsweisen fest, an denen sich Wonders Einsatz von Daten, Experimenten und Machine Learning orientiert.
  • Coache und begleite ein wachsendes Team von Data Scientists.
  • Unterstütze die berufliche Entwicklung und technische Exzellenz im gesamten Team.
  • Untersuche das Zusammenspiel vernetzter Marketplace-Systeme und ihrer Rückkopplungseffekte.
  • Entwickle Frameworks für kausale Inferenz und Experimente, um die geschäftliche Wirkung zu messen.
  • Arbeite mit dem Engineering-Team an der Architektur gemeinsamer Datenschichten, Feature-Pipelines, Modellierungs-APIs, Experimentierinfrastruktur und produktiver ML-Services.
  • Entwirf und führe Experimente für Änderungen durch, die Geschäftskennzahlen verbessern sollen.
  • Entwickle geschäftsorientierte Data Science weiter, die kausale Inferenz, Experimente, risikobewusste Modellierung und skalierbares Machine Learning im Produktivbetrieb verbindet.
  • Finde wirkungsstarke Ansatzpunkte für Marketplace-Effizienz, Kundenerlebnis, ETA-Genauigkeit, Zuverlässigkeit des Fulfillments, Preisgestaltung, Angebotsplanung, Nachfrageprognosen und operative Leistung.
  • Erstelle Prototypen und teste Modelle und Erkenntnisse, gestalte ihre Architektur und überführe sie in den Betrieb, um Geschäftskennzahlen zu verbessern.

Anforderungen

  • Mindestens 8 Jahre Berufserfahrung mit einem Masterabschluss oder mindestens 6 Jahre mit einer Promotion in Statistik, Volkswirtschaftslehre, angewandter Mathematik, Informatik, Data Science, Machine Learning oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
  • Nachweisliche Erfolge beim Einsatz von Data Science und Machine Learning für komplexe geschäftliche Herausforderungen.
  • Fundierte Kenntnisse in kausaler Inferenz, Experimenten und statistischer Modellierung.
  • Ausgeprägtes Urteilsvermögen bei geschäftlichen und produktbezogenen Zielkonflikten.
  • Sehr gute Kenntnisse in Python, Datenanalyse, Visualisierung und objektorientierter Programmierung für skalierbaren, produktionsreifen Code.
  • Erfahrung mit der Bereitstellung von Data-Science-, Machine-Learning- oder Kausalinferenzsystemen im Produktivbetrieb.
  • Sicherer Umgang mit SQL oder vergleichbaren Werkzeugen, um Produktionsdatensätze direkt abzufragen.
  • Erfahrung darin, Scientists, Analysten oder Engineers zu betreuen und die technische Ausrichtung festzulegen.
  • Erfahrung mit der Leitung des vollständigen Entwurfs von Data-Science-, Machine-Learning-, Mess- oder Experimentier-Frameworks.
  • Erfahrung mit der Entwicklung kausaler Messansätze für komplexe Systeme.
  • Hintergrund in kausaler Inferenz, Ökonometrie, Bayes’scher Modellierung, Versuchsplanung oder Beobachtungsmessung.
  • Erfahrung mit angewandten Experimentiermethoden wie A/B-Tests, Power-Analysen, heterogenen Behandlungseffekten, Schutzkennzahlen, Interferenzeffekten und der Messung langfristiger Auswirkungen.
  • Erfahrung mit dem Aufbau oder der Weiterentwicklung produktiver Machine-Learning-Systeme.
  • Fähigkeit, Produkt-, Engineering-, Operations-, Geschäfts- und Data-Science-Teams auf eine gemeinsame Strategie auszurichten.
  • Erfahrung mit der Festlegung von Strategie und technischen Roadmaps für Plattformen in den Bereichen Data Science, Machine Learning, Experimente oder kausale Inferenz.

Zusatzleistungen

  • Unternehmensanteile
  • Altersvorsorgeplan 401(k)
  • Wahl zwischen Kranken-, Zahn- und Augenversicherungen
  • Vom Unternehmen bezahlte Absicherung bei kurz- und langfristiger Arbeitsunfähigkeit
  • Bezahlte Freistellung, einschließlich flexibler Freizeit für Angestellte mit Gehaltsbezug
  • Bezahlter Urlaub für Beschäftigte im Stundenlohn
  • Bezahlter Krankenurlaub gemäß geltendem Recht
  • Bezahlte Elternzeit
  • Vergünstigte Mahlzeiten
  • Exklusive Vergünstigungen bei den Marken der Wonder-Unternehmensgruppe

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Bestimme die Data-Science- und Machine-Learning-Ausrichtung für Wonders Marktplatz und gestalte kausale Inferenz, Experimente und produktive Systeme mit. Leite bereichsübergreifende technische Arbeit und fördere die Entwicklung von Data Scientists.

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