Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle analytische Rahmenbedingungen für die Sichtbarkeit und führe Datenanalysen durch.
- Unternehmen: Zalando, ein führendes Unternehmen im Bereich Mode- und Lifestyle-E-Commerce.
- Vorteile: Mitarbeiteraktienprogramm, Rabatte auf Produkte, hybrides Arbeitsmodell und 27 Urlaubstage.
- Weitere Informationen: Inklusives Arbeitsumfeld mit Fokus auf Vielfalt und Chancengleichheit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Plattform mit datenbasierten Erkenntnissen und innovativen Experimenten.
- Qualifikationen: Master oder PhD in quantitativer Ökonomie oder verwandten Disziplinen, Erfahrung in experimenteller Forschung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Die Rolle und das Team
Als Senior Applied Scientist im Search & Discovery-Team des Unternehmens sind Sie das Rückgrat für Erkenntnisse, Messungen und Experimente des Sichtbarkeitsprogramms. Sie werden Marktplatzdynamiken untersuchen und gestalten, kausale Inferenzrahmen entwickeln und explorative Datenanalysen durchführen, die sich über Suche, Katalog, Empfehlungen und die breitere S&D-Plattform erstrecken. Ihre Arbeit wird direkt strategische Entscheidungen zu den Dynamiken und der Gesundheit der Plattform informieren 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: Identifizierung struktureller Veränderungen in den Ergebnissen der Sichtbarkeit, Diagnose ihrer Ursachen und Quantifizierung der geschäftlichen Auswirkungen auf den Marktplatz des Unternehmens. Sie werden mit Applied Scientists, Data Engineers, Product Managers und kommerziellen Stakeholdern in S&D und darüber hinaus zusammenarbeiten.
Was wir uns von Ihnen wünschen (und was wir lieben)
- Entwicklung und Durchführung analytischer Rahmenbedingungen für den Sichtbarkeitsbereich, 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 Sichtbarkeitsmöglichkeiten 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 Ungleichgewichten im Marktplatz aufdecken, bevor sie zu Geschäftsproblemen werden.
- Verwendung wirtschaftlicher Modellierung und grundlegender Überlegungen 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 einem verwandten quantitativen Fachgebiet mit einer soliden Grundlage in Ökonometrie, Statistik und computergestützten Methoden haben.
- 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 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 in Python und SQL versiert sind, praktische Erfahrungen mit Jupyter Notebooks, Airflow, PySpark, Databricks und Git haben.
- Sie sich mit ML-Methoden und -Frameworks (scikit-learn, PyTorch) wohlfühlen und in der Lage sind, diese auf kausale und prädiktive Modellierungsaufgaben anzuwenden.
- Sie regelmäßig KI-basierte Analysetools verwenden und eine Haltung der ständigen Erkundung neuer Entwicklungen in diesem Bereich pflegen.
- Sie starke allgemeine wissenschaftliche Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit zeigen, mehrdeutige analytische Fragen in strukturierte Forschungspläne zu überführen.
Unser Angebot
- Mitarbeiteraktienprogramm
- 40% Rabatt auf Mode- und Schönheitsprodukte, die vom Unternehmen verkauft und versendet werden, 30% Rabatt auf Lounge-Produkte des Unternehmens, 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 im 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 biannuelle Peer-to-Peer-Bewertungen
Inklusiv durch Design
Im Unternehmen 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 können.
Senior Applied Scientist (Economics, Experimentation & Platform Analytics) at Zalando Search & [...] Arbeitgeber: United States Digital Space LLC
Zalando ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein dynamisches und innovatives Arbeitsumfeld bietet, sondern auch zahlreiche Vorteile wie ein hybrides Arbeitsmodell, großzügige Urlaubsregelungen und ein umfassendes Gesundheits- und Wellnessprogramm. Die Unternehmenskultur fördert Vielfalt und Inklusion, während die Mitarbeiter durch kontinuierliche Weiterbildung und Entwicklungsmöglichkeiten in ihrer Karriere unterstützt werden. Mit einem klaren Fokus auf die persönliche und berufliche Entfaltung ist Zalando der ideale Ort für Fachkräfte, die einen bedeutenden Beitrag zur Zukunft des E-Commerce leisten möchten.
Kontaktdaten:
United States Digital Space LLC Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨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 United States Digital Space LLC 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 Senior Applied Scientist (Economics, Experimentation & Platform Analytics) at Zalando Search & [...] 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 Senior Applied Scientist (Economics, Experimentation & Platform Analytics) at Zalando Search & [...] bei United States Digital Space LLC gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei United States Digital Space LLC 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 United States Digital Space LLC entscheidend sein!