Principal Applied Scientist (Economics, Experimentation & Platform Analytics) at Zalando Search[...]

Als Principal im Search & Discovery-Team bei Zalando sind Sie das Rückgrat für Erkenntnisse, Messungen und Experimente des Visibility-Programms, um den Zalando-Marktplatz für unsere Kunden und Partner zu verbessern. Sie werden Marktplatzdynamiken untersuchen und gestalten, kausale Inferenzrahmen entwickeln und explorative Datenanalysen durchführen, die sich über Search, Katalog, Empfehlungen und die breitere S&D-Plattform erstrecken. Ihre Arbeit wird strategische Entscheidungen zu den Dynamiken und der Gesundheit der Zalando-Plattform direkt beeinflussen und Daten in Erkenntnisse umwandeln, die die Produktentwicklung und Programmrichtung prägen.

Im Gegensatz zu einer rein experimentellen Rolle hat diese Position ein ebenso wichtiges Mandat in der Überwachung der Plattformgesundheit und der Analyse von Chancen und profitiert von einem starken Verständnis der Ökonomie von mehrseitigen Marktplätzen: Identifizierung struktureller Veränderungen in den Sichtbarkeitsergebnissen, Diagnose ihrer Ursachen und Quantifizierung der geschäftlichen Auswirkungen auf den Zalando-Marktplatz.

Sie werden mit angewandten Wissenschaftlern, Dateningenieuren, Produktmanagern und kommerziellen Stakeholdern in S&D und darüber hinaus zusammenarbeiten.

Was wir uns von Ihnen wünschen (und was Ihnen Freude bereitet):

• Entwicklung und Durchführung analytischer Rahmenbedingungen für den Visibility-Bereich, einschließlich KPI- und Metrikdefinitionen für eine unvoreingenommene Plattformgesundheit.
• Unterstützung der Sichtbarkeitsinteraktion durch komplexe Ziel- und Trade-off-Untersuchungen.
• Leitung eines Experimentierungsplans mit Fokus auf die Beziehung zwischen kurzfristigen Experimentalsignalen und langfristigen Auswirkungen und Dynamiken der Plattformgesundheit.
• Durchführung explorativer, hypothesengestützter Datenanalysen zur Identifizierung von Sichtbarkeitschancen und strukturellen Risiken in S&D und darüber hinaus, Übersetzung analytischer Ergebnisse in umsetzbare Erkenntnisse für Produkt- und kommerzielle Stakeholder.
• Anwendung quasi-experimenteller und kausaler Inferenzmethoden auf Beobachtungsdaten – einschließlich Double Machine Learning, Difference-in-Differences und kausalen Wäldern – um kausale Beziehungen herzustellen, wo randomisierte Experimente nicht möglich sind.
• Aufbau und Pflege von Rahmenbedingungen zur Überwachung der Plattformgesundheit, die Sichtbarkeits-KPIs im Zeitverlauf verfolgen, Anomalien erkennen und frühe Signale von Marktplatzungleichgewichten aufdecken, bevor sie zu Geschäftsproblemen werden.
• Verwendung von ökonomischen Modellen und Grundsatzüberlegungen zur Unterstützung von Trade-off-Entscheidungen zwischen konkurrierenden Sichtbarkeitszielen.

Wir würden uns freuen, Sie kennenzulernen, wenn:

• Sie einen Master oder höher (PhD) in quantitativer Ökonomie, Informatik oder einer verwandten quantitativen Disziplin mit einem starken Fundament in Ökonometrie, Statistik und computergestützten Methoden haben und über 4+ Jahre relevante Branchenerfahrung verfügen.
• Sie über umfassende Expertise im Design von Experimenten und quasi-experimentellen Forschungsmethoden wie Double Machine Learning, Difference-in-Differences, synthetische Kontrolle und kausale Wälder verfügen.
• Sie Erfahrung in Bereichen haben, die ökonomische Modellierung mit empirischer Forschung kombinieren (Empirische Industrieorganisation, Strukturelle Schätzung).
• Sie starke Erfahrungen in der Durchführung explorativer Datenanalysen im großen Maßstab haben und Ergebnisse klar sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen, einschließlich der Unternehmensleitung, kommunizieren können.
• Sie ein praktischer Eigentümer und Builder sind, der große Initiativen abteilungsübergreifend vorantreibt.
• Sie in Python und SQL versiert sind, mit praktischer Erfahrung in der Verwendung von Jupyter Notebooks, Airflow, PySpark, Databricks und Git.
• Sie sich mit ML-Methoden und -Frameworks (scikit-learn, PyTorch) wohlfühlen und in der Lage sind, diese auf kausale und prädiktive Modellierungsaufgaben anzuwenden.
• Sie starke allgemeine wissenschaftliche Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit zeigen, mehrdeutige analytische Fragen in strukturierte Forschungspläne zu gliedern.

Unser Angebot:

• 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.
• Hybrides Arbeitsmodell mit bis zu 60% Remote-Arbeit pro Woche, die tatsächliche Praxis liegt im Ermessen jedes Teams, um die Zusammenarbeit bestmöglich zu unterstützen.
• Arbeiten aus dem Ausland für bis zu 30 Arbeitstage pro Jahr.
• 27 Tage Urlaub pro Jahr für Vollzeitmitarbeiter.
• Umzugshilfe verfügbar (nach vorheriger Vereinbarung).
• Familienservices, einschließlich Beratung und Unterstützung.
• Gesundheits- und Wellnessoptionen (einschließlich Wellhub, ehemals Gympass).
• Unterstützung und Coaching für psychische Gesundheit verfügbar.
• Fördern Sie Ihre Entwicklung über unsere Schulungsplattform und biannuale Peer-to-Peer-Überprüfung.

Inklusiv durch Design:

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. Wir möchten nur wissen, warum Sie für diese Rolle geeignet sind, daher bitten wir Sie, Ihr Bild, Ihr Alter und Ihren Familienstand in Ihrem Lebenslauf zu vermeiden. Wir möchten Ihnen ein großartiges Bewerbungserlebnis bieten. Bitte informieren Sie uns über etwaige Anpassungen, die Sie benötigen, damit wir Sie während des Einstellungsprozesses bestmöglich unterstützen und helfen können.