Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative ML/Optimierungssysteme für unsere B2B-Logistikpartner.
- Unternehmen: Zalando, ein führendes Unternehmen im Bereich Mode und Lifestyle E-Commerce.
- Vorteile: Mitarbeiteraktienprogramm, Rabatte auf Produkte, 27 Urlaubstage und Gesundheitsangebote.
- Weitere Informationen: Offene Feedbackkultur und Unterstützung für persönliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte Produkte von Anfang an und löse komplexe wissenschaftliche Probleme.
- Qualifikationen: Masterabschluss in einem quantitativen Bereich und 3+ Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Die ZEOS-Abteilung ist verantwortlich für alle partnerorientierten Zalando Logistics Solutions. Wir bieten einen ganzheitlichen Ansatz zur Bereitstellung von Fulfillment-Lösungen, die den Bedürfnissen unserer Partner gerecht werden, indem wir diese Dienstleistungen unter einem einzigen Dach vereinen. Unser Ziel ist es, unseren Partnern ein profitables Fulfillment-Erlebnis zu bieten, und wir sehen, dass maschinelles Lernen, Operations Research und datengestützte Lösungen eine entscheidende Rolle spielen werden.
Wir suchen einen Applied Scientist, der von dem Wunsch angetrieben wird, innovative und wirkungsvolle ML/Optimierungssysteme für unsere B2B-Logistikpartner zu entwickeln. Sie werden Teil eines bestehenden Teams von Applied Scientists und Machine Learning Engineers und in einem funktionsübergreifenden Setup mit Produktmanagern, Daten- und Softwareingenieuren arbeiten. Der Fokus des Teams liegt darauf, unseren B2B-Partnern zu helfen, die Bestandsgesundheit und die Effizienz der Auftragsabwicklung zu verbessern.
Sie werden verschiedene ML/DL-Prognosemodelle (Nachfrage, Rücksendungen, Vorlaufzeiten), stochastische Bestandsoptimierungslösungen, Empfehlungsdienste und aufkommende Agentic AI-Systeme entwickeln, die diese wichtigen Erkenntnisse für unsere Partner generieren und ihnen ermöglichen, datengestützte Entscheidungen über ihr Artikelsortiment und ihren Bestand zu treffen. Sie werden eine Schlüsselrolle in einem funktionsübergreifenden Team spielen!
WARUM SIE INTERESSIERT SEIN SOLLTEN…
- Gestalten Sie das Produkt von Anfang an: Sie werden kein 'Modellwerk' sein, das in einem Silo feststeckt! Sie werden ein zentraler wissenschaftlicher Partner sein, der direkt mit Produkt- und Nutzerforschung zusammenarbeitet, um das Problem zu definieren, nicht nur es zu lösen. Ihr Fachwissen wird direkt den Produktfahrplan beeinflussen und neue Möglichkeiten zur Schaffung von Werten für unsere Partner identifizieren.
- Lösen Sie komplexe wissenschaftliche Probleme: Dies ist Ihre Chance, über Standardprognosen hinauszugehen. Sie werden an hochmodernen Herausforderungen in der stochastischen Bestandsoptimierung, der mehrstufigen Nachfrageprognose (einschließlich Rücksendungen und Vorlaufzeiten) und dem Aufbau von Empfehlungssystemen für die Sortimentsplanung arbeiten. Ihre Arbeit wird im absoluten Kern der Rentabilität unserer Partner liegen.
- Pionierarbeit in Agentic AI & robusten Bewertungen: Während wir erkunden, wie wir MCP-Server für unsere Partner öffnen können, werden Sie dazu beitragen, zu definieren, wie wir deren Leistung/Erfolg auf der agentischen Reise des Nutzers messen. Sie werden rigorose Bewertungsrahmen/Metriken für Agentic AI entwerfen und implementieren, um sicherzustellen, dass die autonomen Systeme, die mit den MCPs verbunden sind, zuverlässig und logisch im Namen unserer B2B-Partner handeln.
- End-to-End-Eigentum: Sie haben die Autonomie, Ihre Ideen von der ersten Forschung und Prototyping bis hin zur Produktion zu verfolgen. Sie definieren die Erfolgsmetriken, arbeiten mit Ingenieuren zusammen, um Ihre Modelle als skalierbare Dienste bereitzustellen, und überwachen deren Auswirkungen auf die KPIs der Partner.
- Wirkung auf Multi-Händler-Ebene: Ihre Lösungen helfen nicht nur einem Partner. Sie werden plattformübergreifende Dienste entwickeln, die sich über Hunderte von verschiedenen Partnern/Händlern erstrecken und Millionen von Euro an Warenwert direkt beeinflussen und die Zukunft eines nachhaltigeren und effizienteren E-Commerce-Logistiknetzwerks gestalten.
WIR WÜRDEN UNS FREUEN, SIE ZU TREFFEN, WENN…
- Sie einen akademischen Hintergrund in einem quantitativen Bereich haben - Masterabschluss oder höher bevorzugt.
- Sie über 3 Jahre praktische Branchenerfahrung in einer Rolle als Applied Scientist, Data Scientist oder Research Scientist verfügen, in der Sie wissenschaftliche Methoden zur Lösung von Geschäftsproblemen anwenden.
- Sie nachweisliche Kenntnisse und Fähigkeiten in mindestens einem der folgenden Bereiche haben: Maschinelles Lernen oder Deep Learning, insbesondere angewendet auf Zeitreihenprognosen; Maschinelles Lernen Engineering; Operations Research und Optimierung; Agentic AI & MCP-Bewertungsrahmen.
- Sie über SQL-Kenntnisse und Erfahrung im Umgang mit großangelegten Datensätzen verfügen.
- Sie über starke Kommunikationsfähigkeiten verfügen und in der Lage sind, komplexe wissenschaftliche Konzepte Produktmanagern und Geschäftspartnern zu erklären.
- Sie eine kollaborative, produktorientierte Denkweise haben und den Wunsch verspüren, Ihre Arbeit in der realen Welt Wirkung zu zeigen.
- Sie eine unternehmerische Denkweise haben und ein diverses und dynamisches Geschäftsumfeld schätzen.
- Sie eine Leidenschaft für Lernen und Wachstum durch praktisches Tun haben.
INKLUSIV GESTALTET
Bei Zalando ist es unser Ziel, das führende paneuropäische Ökosystem für Mode- und Lifestyle-E-Commerce zu sein - eines, das inklusiv gestaltet ist. Wir bewerten Kandidaten ausschließlich auf der Grundlage von Qualifikationen, Verdiensten und geschäftlichen Bedürfnissen. Wir begrüßen Bewerbungen von Menschen aller Geschlechtsidentitäten, sexuellen Orientierungen, persönlichen Ausdrucksformen, rassischen Identitäten, Ethnien, religiösen Überzeugungen und Behinderungsstatus.
UNSER ANGEBOT
Zalando bietet eine Reihe von Vorteilen, hier ist eine Übersicht über das, was Sie erwarten können. Fragen Sie Ihren Talent Acquisition Partner, um mehr darüber zu erfahren, was wir anbieten.
- Mitarbeiteraktienprogramm
- 40% Rabatt auf Mode- und Schönheitsprodukte, die von Zalando verkauft und versendet werden, 30% Rabatt auf Lounge by Zalando, Rabatte von externen Partnern
- 2 bezahlte Freiwilligentage pro Jahr
- Arbeiten im Ausland für bis zu 30 Arbeitstage pro Jahr
- 27 Tage Urlaub pro Jahr für Vollzeitmitarbeiter
- Familienservices, einschließlich Beratung und Unterstützung
- Gesundheits- und Wellnessoptionen
- Fördern Sie Ihre Entwicklung durch unsere Schulungsplattform und halbjährliche Peer-to-Peer-Bewertungen
Applied Scientist (all genders) - B2B Data Science and Algorithms Arbeitgeber: Ultimate.ai
Zalando ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an innovativen und bedeutungsvollen Projekten im Bereich B2B-Datenwissenschaft und Algorithmen zu arbeiten. Mit einer offenen Feedbackkultur, umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung fördert Zalando eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung. Zudem profitieren Mitarbeiter von attraktiven Vergünstigungen wie einem Mitarbeiteraktienprogramm, großzügigen Rabatten auf Produkte sowie der Flexibilität, bis zu 30 Tage im Jahr im Ausland zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Applied Scientist (all genders) - B2B Data Science and Algorithms erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Ultimate.ai zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Applied Scientist (all genders) - B2B Data Science and Algorithms mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Applied Scientist (all genders) - B2B Data Science and Algorithms bei Ultimate.ai gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Ultimate.ai vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Ultimate.ai entscheidend sein!
