Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle personalisierte Systeme und führe spannende Experimente durch, um Marketingstrategien zu optimieren.
- Unternehmen: Lounge by Zalando - ein innovatives Unternehmen mit einer kollaborativen Kultur.
- Vorteile: Mitarbeiteraktien, Rabatte auf Mode, hybrides Arbeiten und 27 Urlaubstage.
- Weitere Informationen: Vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten und Unterstützung für mentale Gesundheit.
- Warum dieser Job: Nutze deine Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld und beeinflusse Millionen von Kunden.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in einem quantitativen Bereich und 3-5 Jahre Erfahrung in der Branche.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Sie werden dem Demand Data & Analytics-Team bei Lounge by Zalando beitreten, dem wissenschaftlichen Gehirn, das unsere Marketingabteilung antreibt. Durch die Kombination von statistischer Strenge mit Machine Learning bestimmen wir, wie wir täglich mit Millionen von Kunden über alle unsere Marketingkanäle kommunizieren. Wir sind ein kollaboratives Team, das glaubt, dass großartige Wissenschaft entsteht, wenn Ideen offen geteilt werden, Verantwortung verteilt ist und Ingenieure und Wissenschaftler gemeinsam wachsen.
Sie werden mit anderen Applied Scientists, Software Engineers, Marketing Managern und Analysten in einer vollständigen Umgebung arbeiten, von der Entdeckung bis zur Produktion.
Wir würden uns freuen, wenn Sie Folgendes tun (und es lieben zu tun):
- Personalisierungssysteme aufbauen und besitzen: Entwicklung von Empfehlungsmodellen (inhaltbasiert, kollaboratives Filtern, Ranking), die direkt beeinflussen, was Kunden in E-Mails und Push-Benachrichtigungen sehen.
- Vorhersagemodelle vorantreiben; Leitung der CLV-Vorhersage, Abwanderung und anderer Neigungsmuster, die komplexe Daten in umsetzbare Strategien für unsere Marketingteams umwandeln.
- Strenge Experimente entwerfen: Verantwortung für A/B-Tests und Inkrementalitätsexperimente übernehmen, um die tatsächlichen kausalen Auswirkungen von CRM-Kampagnen und Personalisierungsinitiativen auf den Umsatz und den langfristigen Kundenwert zu messen.
- Wissenschaft in die Produktion integrieren: Zusammenarbeit mit Engineering, um Modelle in die Produktion zu bringen, Feature-Stores, Datenpipelines und Überwachungsrahmen zu definieren.
- Wissenschaft und Geschäft verbinden: Übersetzung von Modellergebnissen und deren Einschränkungen in klare, strukturierte Erkenntnisse, die Kampagnen- und Personalisierungs-Roadmaps beeinflussen.
- Das Team fördern: Aktive Teilnahme an Code-Reviews, Ideen in einer Kultur offener Zusammenarbeit teilen, Kollegen betreuen und selbst betreut werden.
Wir würden uns freuen, Sie kennenzulernen, wenn:
- Sie einen Master-Abschluss (oder gleichwertig) in einem quantitativen Bereich wie Statistik, Data Science, Informatik, Mathematik, Ingenieurwesen oder Wirtschaft haben.
- Sie 3–5 Jahre Berufserfahrung haben, idealerweise im E-Commerce oder digitalen Marketing, beim Aufbau und Versand von Empfehlungssystemen, Segmentierungsmodellen, Neigungs- oder prädiktiven LTV-Modellen.
- Sie sich sowohl mit statistischen Grundlagen als auch mit ML-Techniken wohlfühlen. Erfahrung mit Deep Learning ist ein echter Pluspunkt.
- Sie in Python, SQL und PySpark (Databricks) versiert sind und hohe Programmierstandards an sich selbst stellen.
- Sie Experimentieren und angewandte kausale Inferenz verstehen, mit praktischer Erfahrung in A/B-Tests und Inkrementalitätstests.
- Sie gerne mit nicht-technischen Stakeholdern kommunizieren, indem Sie proaktiv Ideen vermitteln, Erwartungen managen und als Brücke zwischen Wissenschaft und Geschäft agieren.
- Sie in einer Umgebung gedeihen, in der Ideen respektvoll herausgefordert werden, Verantwortung real ist und der Erfolg des Teams ebenso wichtig ist wie Ihr eigener.
Unser Angebot:
- Mitarbeiteraktienprogramm.
- 40% Rabatt auf Mode- und Schönheitsprodukte, die von Zalando verkauft und versendet werden, 30% Rabatt auf Zalando Lounge, Rabatte von externen Partnern.
- 2 bezahlte Freiwilligentage pro Jahr.
- Hybrides Arbeitsmodell mit bis zu 60% remote pro Woche, die tatsächliche Praxis liegt im Ermessen jedes Teams, um die Zusammenarbeit bestmöglich zu unterstützen.
- Arbeiten im Ausland für bis zu 30 Arbeitstage pro Jahr.
- 27 Tage Urlaub pro Jahr zu Beginn.
- Umzugshilfe verfügbar (nach vorheriger Vereinbarung).
- Familienservices, einschließlich Beratung und Unterstützung.
- Gesundheits- und Wellnessoptionen (einschließlich Gympass).
- Unterstützung und Coaching für psychische Gesundheit verfügbar.
- Fördern Sie Ihre Entwicklung durch unsere Schulungsplattform und halbjährliche Peer-to-Peer-Bewertungen.
Applied Scientist - Marketing & Personalization Arbeitgeber: Ultimate.ai
Zalando ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inklusive und kollaborative Arbeitsumgebung bietet, in der Wissenschaftler und Ingenieure gemeinsam wachsen können. Mit einem hybriden Arbeitsmodell, großzügigen Urlaubstagen und einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung durch Schulungsangebote und Mentoring, fördert Zalando nicht nur die berufliche, sondern auch die persönliche Entfaltung seiner Mitarbeiter. Zudem profitieren Sie von attraktiven Mitarbeiterrabatten und einem Programm für Mitarbeiterbeteiligungen, was die Arbeit bei Zalando besonders lohnenswert macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Applied Scientist - Marketing & Personalization 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 - Marketing & Personalization 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 - Marketing & Personalization 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!