Ledigt jobb: Mjukvaruutvecklare

Våra tillämpade forskare på Wolt designar och implementerar maskininlärning och tillämpade vetenskapslösningar som tar itu med några av våra mest komplexa affärsutmaningar. Genom att utnyttja avancerade tekniker som statistisk analys, maskininlärning, djupinlärning och operationsforskning förbättrar de nyckelprocesser över Wolts plattform och affärsverksamhet, vilket skapar mätbar påverkan i alla 28 länder där vi är verksamma.

Som tillämpad forskare kommer du att ta ansvar för användningsfall inom ett produktutvecklingsteam - från att identifiera högvärdiga möjligheter till att utveckla, prototypa och implementera lösningar, samt säkerställa att de kontinuerligt förbättras i produktion. Vi arbetar med en rad teknologier, inklusive Python, SQL, Snowflake, Flyte, MLflow och Seldon Core, och strävar alltid efter att förbättra våra verktyg och arbetsmetoder för att stödja snabb experimentering och innovation.

Vi söker en tillämpad forskare som ska ansluta sig till vårt tvärfunktionella team för inventariehantering och påfyllning inom Merchant Group. Teamet arbetar med att utveckla verktyg för våra handlare och Wolt Markets för att effektivt hantera deras lager. I nära samarbete med mjukvaruingenjörer, produktchefer, designers och analytiker kommer du att utveckla algoritmer och datadrivna produkter, såsom efterfrågeprognoser och lageroptimeringslösningar, som gör det möjligt för våra handlare att automatisera och optimera sina detaljhandelslagerprocesser. Du kommer att få arbeta med prognoser, maskininlärning och statistisk modellering för att ha en tydlig affärspåverkan genom att förbättra kundupplevelsen genom att öka tillgången på lager och öka inköpseffektiviteten. Dessutom kommer du också att arbeta med att utveckla insikter för handlare för att hjälpa dem att effektivt hantera lager.

Våra ödmjuka förväntningar

Vi letar efter en entusiast inom tillämpad vetenskap som brinner för att använda datavetenskap för att göra en mätbar påverkan. Här är vad vi hoppas att du tar med dig:

• Passion för tillämpad vetenskap: Du identifierar dig som en problemlösare som älskar att utnyttja datavetenskap och maskininlärning för att driva affärsresultat och skapa verklig påverkan.
• Expertis inom produktionsklara ML-lösningar: Du vet vad som krävs för att bygga robusta, skalbara modeller som är lämpliga för storskalig distribution. Du är bekväm med att hantera hela livscykeln för datavetenskapsprojekt, från idé till produktion och pågående underhåll.
• Starka grunder i ML och statistik: Du har en solid utbildningsbakgrund och praktiska färdigheter inom modellering och statistik, vilket gör att du kan designa pålitliga och meningsfulla lösningar. Du vet hur man hanterar tidsseriedata och producerar pålitliga prognoser i stor skala. Vi värdesätter erfarenhet av bayesianska metoder.
• Ingenjörsexcellens: Du är skicklig på att skriva produktionsklar Python-kod och följa ingenjörens bästa metoder, vilket säkerställer att dina lösningar är effektiva, underhållbara och skalbara. Du har både läst och skrivit SQL under din tid och tycker inte att det är skrämmande. Du har förmågan (eller viljan att lära dig) att sätta ML-lösningar i produktion med våra ML-verktyg (Flyte, Docker, AWS).
• Tydlig kommunikation: Du kan effektivt kommunicera komplexa tekniska koncept till icke-tekniska målgrupper och överbrygga klyftan mellan datavetenskap och affärsbehov.
• Analytisk problemlösning: Du är duktig på att bryta ner komplexa affärsutmaningar till tydliga, lösbara maskininlärningsproblem och designa datadrivna lösningar för att hantera dem. Du förstår att modellmetrik är mest värdefull när de är kopplade till affärsresultat.
• Förståelse för experimentell design: Du har en god förståelse för experimentella metoder och analys, vilket gör att du kan stödja experimentering och validering av effekten av ditt arbete.
• Erfarenhet inom upphandling och optimering av leveranskedjor: Vi värdesätter kunskap om upphandlings- och lagerhanteringsprocesser, särskilt inom färskvaror och detaljhandelsområden.

Om du är driven att göra en påverkan genom innovativa maskininlärningslösningar, skulle vi älska att se hur du kan hjälpa oss att tänja på gränserna!