In één oogopslag
- Taken: Ontwikkel slimme applicaties met machine learning en verbeter onze prijsstrategieën.
- Bedrijf: Just Eat, een toonaangevend wereldwijd online bezorgplatform.
- Voordelen: Flexibele werkuren, inclusieve cultuur en kansen voor persoonlijke groei.
- Overige informatie: Dynamische omgeving met internationale impact en een ondersteunende teamcultuur.
- Waarom deze baan: Werk aan innovatieve projecten die echte impact maken op de klantbeleving.
- Kwalificaties: Ervaring met machine learning en sterke programmeervaardigheden in Python.
Het verwachte salaris ligt tussen 51300 - 62700 € per jaar.
Ready for a challenge?
Then Just Eat might be the place for you.
We're a leading global online delivery platform, and our vision is to empower everyday convenience.
Whether it's a Friday-night feast, a post-gym poke bowl, or grabbing some groceries, our tech platform connects tens of millions of customers with hundreds of thousands of restaurant, grocery and convenience partners across the globe.
Lees alle informatie over deze vacature zorgvuldig en gebruik vervolgens de sollicitatieknop hieronder om uw cv en sollicitatie te versturen.
About this role We are looking for a Machine Learning Engineer with passion for using machine learning to create intelligent applications.
As a Machine Learning Engineer, you will be part of the Pricing Data Team inside the User Behavior Data Team under the umbrella of Data and Analytics pillar with 500+ data engineers, analysts, scientists.
You will collaboratively design, build and will focus on evolving existing machine learning and AI capabilities across the platform, improving those capabilities, and innovating new ones for the future.
As a member of the Pricing Data Team, you will develop solutions to estimate demand price elasticity and generate counterfactuals through simulation, finally optimize consumer pricing policy to ensure a reliable, efficient, and revenue generated service.
These are some of the key components to the position
- Design, develop, and train data science models to solve complex business problems, taking full end-to-end ownership from initial prototyping to production deployment.
- Strong knowledge of regression, boosting gradient, causal inference data science models, feature engineering and evaluation of model performance.
- Develop the architectural design of ML systems, building both the core algorithmic training pipelines and the scalable inference and monitoring infrastructure.
- Collaborate extensively along with other Data Scientists, Data Engineers, and Product stakeholders to bridge the gap between model development and production systems.
- Drive the adoption of MLOps best practices (e. g., CI/CD for ML, model versioning, feature stores) to accelerate the feedback loop for Data Scientists.
- Communicate the complexities of ML systems (e. g., e. g., algorithmic choices, latency vs. accuracy trade-offs) effectively to both technical and non-technical stakeholders.
- Build and maintain a strong network across the Data and Engineering organizations to ensure ML systems integrate seamlessly with the wider platform.
What will you bring to the team?
- Strong experience in machine learning, specifically developing ML infrastructure platforms for consumer pricing and policy-related products.
- Hands-on experience developing data science models (predicting and causal modelling) using Python libraries such as pandas, Num Py, scikit-learn, and Tensor Flow.
- Proficiency in Python and a strong understanding of software engineering principles (object-oriented design, design patterns, testing) applied to ML.
- Demonstrable experience designing and operating ML systems in production (beyond notebook-based training), including familiarity with serving patterns such as REST APIs, batch inference, and event-driven architectures.
- Ability to work independently and solve complex problems, with a proven track record of productising and deploying models using cloud-native ML platforms (e. g., AWS Sage Maker, GCP Vertex AI).
- Familiarity with orchestration, tracking, and containerisation tools, particularly Airflow, MLflow, and Docker.
- Solid Understanding of data engineering fundamentals (e. g., SQL, distributed data processing) to debug and optimise data flows.
At JET, this is how we play Our teams forge connections internally and work with some of the best-known brands on the planet, giving us truly international impact in a dynamic environment.
Being the best at what we do isn't just about delivering on our strategy.
It's a competition for something incredibly valuable – our customers' choice.
Every time a customer decides where to order, they're picking a side.
At the heart of the JET Customer League are our values and behaviours.
They guide every interaction, every decision, every innovation.
These are the actions we need to perform consistently and brilliantly, to surpass the competition and earn our customers' loyalty, again and again.
Fun, fast-paced and supportive, the JET culture is about movement, growth, helping one another to succeed and celebrating wins.
By truly living our values and embodying our behaviours, we're building a customer-first culture which enables us to stay one step ahead of the competition.
Inclusion, Diversity & Belonging No matter who you are, what you look like, who you love, or where you are from, you can find your place at Just Eat .
We're committed to creating an inclusive culture, encouraging diversity of people and thinking, in which all employees feel they truly belong and can bring their most colourful selves to work every day.
What else is cooking?
Want to know more about our JETers, culture or company?
Have a look at our career site where you can find people's stories, blogs, podcasts and more JET morsels. xbpjoel
Are you ready to take your seat? Apply now! #LI-NB2
Machine Learning Engineer - Alleen voor inwoners van Nederland in Amsterdam werkgever: Confidential
Als Operator Packaging bij ons productiebedrijf in Hendrik-Ido-Ambacht profiteer je van een stabiele werkomgeving met een sterke focus op ontwikkeling en training. We bieden uitstekende doorgroeimogelijkheden, een aantrekkelijk salaris tot €4000 per maand, en een cultuur die teamwork en continue verbetering waardeert. Daarnaast zorgen we voor een veilige werkplek met de nodige middelen en ondersteuning om jouw vaardigheden verder te ontwikkelen.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je Machine Learning Engineer - Alleen voor inwoners van Nederland in Amsterdam kunt binnenhalen
✨Duik in de Data Science Communities
Data science draait om kennis delen en leren van elkaar. Sluit je aan bij online communities zoals Kaggle, GitHub en Stack Overflow. Deel je projectwerk en leer van anderen – dit kan leiden tot waardevolle connecties en zelfs een sollicitatie bij Confidential!
✨Neem deel aan Hackathons
Hackathons zijn een geweldige manier om je vaardigheden in de praktijk te brengen en jezelf te laten zien. Veel bedrijven, waaronder Confidential, zoeken kandidaten die hun creativiteit en probleemoplossend vermogen kunnen demonstreren. Maak gebruik van deze evenementen om je netwerk uit te breiden.
✨Show je Expertise met Projecten
Laat je skills zien met een publiek portfolio! Zorg ervoor dat je een paar interessante projecten hebt die jouw datavisualisatie, statistiek en machine learning vaardigheden tonen. Plaats ze op platforms zoals GitHub of je eigen website – zo laat je zien wat je kan bij Confidential.
✨Pas je Sollicitatie aan voor Geschiktheid
Bij fulltime data science functies is het belangrijk om je sollicitatie specifiek te maken voor de rol bij Confidential. Kijk goed naar de vereisten en match je vaardigheden en ervaring aan wat zij zoeken. Dit maakt het veel waarschijnlijker dat ze jou uitnodigen voor een gesprek!
Wij denken dat je deze vaardigheden nodig hebt om als Machine Learning Engineer - Alleen voor inwoners van Nederland in Amsterdam te schitteren
Een paar tips voor je sollicitatie 🫡
Laat je technische vaardigheden zien!:In de data-science wereld willen we je technische bekwaamheden echt zien. Zorg ervoor dat je kennis van programmeertalen zoals Python of R, evenals je ervaring met data-analysetools en -technieken, duidelijk naar voren komen in je CV. Dit is een kans om je talenten in statistiek en machine learning te benadrukken, zodat Confidential ziet dat jij hun ideale kandidaat bent!
Geef je projecten een spotlight:Vergeet niet om eventuele data-projecten of analyses die je al hebt uitgevoerd op te nemen. Heb je bijvoorbeeld een GitHub-account? Voeg dat toe! Dit is een toffe manier om je praktische ervaring te laten zien, wat de recruiter van Confidential echt zal aanspreken. Laat zien hoe je problemen hebt opgelost en dat je in staat bent om inzichten uit data te halen!
Wees duidelijk over je doelen:Aangezien het om een fulltime rol gaat, is het belangrijk dat je in je motivatiebrief je doelen en ambities duidelijk maakt. Wat hoop je te leren en te bereiken in deze functie bij Confidential? Laat zien dat je niet alleen geïnteresseerd bent in de functie, maar ook in wat je kunt bijdragen aan het team en het bedrijf.
Ondersteun je ervaring met data:Naast je technische vaardigheden, is het ook cruciaal om je eerdere ervaring te onderbouwen met concrete resultaten. Heb je analyses uitgevoerd die hebben geleid tot verbetering van processen of het nemen van strategische beslissingen? Geef cijfers en voorbeelden in je CV en motivatiebrief, zodat Confidential ziet dat je kennis van data echt impact heeft gehad.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij Confidential
✨Show je dataskills
Zorg ervoor dat je goed voorbereid bent op technische vragen die je dataskills testen. Bereid je voor op vragen over data-analyse, statistiek en machine learning. Wij moeten ook kunnen zien dat je vertrouwd bent met tools zoals Python, R of SQL.
✨Breng je portfolio mee
Als data scientist is je portfolio cruciaal. Zorg ervoor dat je een aantal projecten hebt waar je trots op bent en die je kunt presenteren. Leg de nadruk op wat je hebt geleerd en hoe je de resultaten hebt toegepast. Dit laat zien dat je niet alleen kennis hebt, maar ook de toepassing ervan begrijpt.
✨Ken de data van Confidential
Neem de tijd om inzicht te krijgen in de datasets waar Confidential mee werkt. Dit kan je helpen om tijdens het gesprek specifieke voorbeelden te geven van hoe jouw vaardigheden en ervaring aansluiten bij hun behoeften. Dit toont niet alleen jouw interesse, maar ook dat je al nadenkt over hoe je een bijdrage kunt leveren.
✨Leef je in in de business case
Tijdens de interviews kunnen ze je vragen om een business case te analyseren of oplossingen voor te stellen op basis van gegevens. Dit is een kans om je analytische vaardigheden te laten zien, dus zorg ervoor dat je niet alleen de technische kanten belicht, maar ook hoe jouw aanpak waarde toevoegt aan het bedrijf.
