Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Prognosemodelle für die Mode- und Einzelhandelsbranche.
- Unternehmen: VF Corporation, ein führendes Unternehmen in der Modebranche.
- Vorteile: Umfassende Vorteile, einschließlich Gesundheitsförderung und 50% Rabatt auf alle VF-Marken.
- Weitere Informationen: Dynamisches, unterstützendes Arbeitsumfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und forme die Zukunft des Modehandels.
- Qualifikationen: Bachelor-Abschluss in Data Science oder verwandten Bereichen, 1-2 Jahre Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
VF Corporation sucht einen Associate Data Scientist, der unser Team in Stabio, Schweiz, verstärkt. In dieser Rolle konzentrieren Sie sich auf die Nachfrageprognose für unser Mode- und Einzelhandelsgeschäft: Vorhersage, was Verbraucher kaufen werden, wo und wann, über Marken, Kanäle und Märkte hinweg, einschließlich Produkte und Geschäfte mit wenig oder keiner Verkaufshistorie.
Wie Sie einen Unterschied machen
- Nachfrageprognose: Erstellen von Prognosemodellen auf Produkt-, Größen-, Geschäfts-, Kanal- und Marktebene über Wholesale und Direct-to-Consumer, um Einkauf, Zuteilung, Nachschub und Planung zu unterstützen.
- Cold-Start-Prognose: Beitrag zur Arbeit des Teams bei der Prognose der Nachfrage nach neuen Produkten, Kollektionen, Geschäften und Märkten ohne Verkaufshistorie.
- State-of-the-Art-Methoden: Benchmarking und Produktionsanpassung von Zero-Shot- und Foundation-Modellen für Zeitreihen im Vergleich zu klassischen und maschinellen Lernbaselines.
- Zusammenarbeit: Beitrag zu KI- und Generative AI-Anwendungsfällen, Überwachung der implementierten Modelle und Zusammenarbeit mit Data Engineers, DevOps, Produkt, Planung und Merchandising zur Förderung der Akzeptanz.
Fähigkeiten für den Erfolg
- Prognose- und Datenwissenschaftliche Fähigkeiten: Praktische Erfahrung mit kurzen Produktlebenszyklen, starker Saisonalität, Promotionen und Preisnachlässen, Größen- und Farbkurven, spärlicher Nachfrage und hierarchischer Prognose.
- Cold-Start-Prognose: Attribut- und ähnlichkeitbasierte Ansätze, Produkt-Embeddings, wie-für-wie-Abgleich, Transferlernen und Planung vor der Saison.
- Zero-Shot- und Foundation-Modelle für Zeitreihen: Aktuelles Wissen über den Stand der Technik und die Fähigkeit, Zero-Shot-Leistungen im Vergleich zu feinabgestimmten Leistungen zu benchmarken.
- Zeitreihenfundamente: Statistische (ARIMA, ETS, Croston), maschinelles Lernen und Deep Learning Ansätze, plus probabilistische Prognosen, Backtesting und Metriken wie WMAPE und MASE.
- Python und ML-Bibliotheken: Starke Python-Kenntnisse mit pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow sowie Prognosebibliotheken wie statsmodels, StatsForecast, NeuralForecast.
- Statistik und SQL: Kernkonzepte des maschinellen Lernens, Hypothesen- und A/B-Tests, Hyperparameteroptimierung und effizientes SQL auf großangelegten strukturierten Daten.
- Grundlagen der Generativen KI: Anwendung von LLMs in der Praxis.
Tools und Plattformen
- Databricks Lakehouse Platform: Unsere Kernplattform.
- Prototyping: Leichte Frontends, damit Stakeholder mit Prognosen interagieren und diese validieren können.
Geschäfts- und Zusammenarbeitsfähigkeiten
- Geschäftliches Verständnis und Einfluss: Übersetzung von Planungs-, Einkaufs-, Zuteilungs- und Merchandising-Problemen in datengestützte Lösungen mit messbarem Wert.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Erklärung von Prognosen, deren Annahmen und Einschränkungen gegenüber nicht-technischen Zielgruppen.
- Neugier und Arbeitsweise: Gewohnheit, aktuelle Forschungsarbeiten zur Prognose zu verfolgen, anpassungsfähig und gut organisiert, fließend in Englisch mit ausgezeichneten Kommunikationsfähigkeiten.
Erforderlicher Hintergrund
- Bachelor-Abschluss (Master von Vorteil) in Datenwissenschaft, Statistik, Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich, mit etwa 1-2 Jahren Erfahrung in Datenwissenschaft und Prognose.
- Branchenerfahrung: Erfahrung in Mode, Bekleidung oder Einzelhandel mit Kenntnissen in der Nachfrageplanung, Merchandising oder Lieferkette ist von Vorteil.
Was Sie erwartet
Wir sind im Geschäft, das menschliche Potenzial freizusetzen, angetrieben von den Ideen, der Energie und dem Engagement unserer Mitarbeiter. Deshalb bieten wir umfassende Vorteile, die das geistige, körperliche und finanzielle Wohlbefinden aller VF-Mitarbeiter fördern.
Associate Data Scientist Arbeitgeber: VF Corporation
Timberland EMEA ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine unterstützende und respektvolle Unternehmenskultur fördert, in der Vielfalt geschätzt wird. Mit umfassenden Vorteilen, darunter ein Fitnessstudio vor Ort und großzügige Rabatte auf alle VF-Marken, bietet das Unternehmen seinen Mitarbeitern die Möglichkeit, sich sowohl beruflich als auch persönlich weiterzuentwickeln. In Stabio, einem inspirierenden Standort, haben Sie die Chance, Teil einer ikonischen Lifestyle-Marke zu werden und aktiv zur Schaffung einer nachhaltigeren Zukunft beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Associate Data Scientist erhalten könntest
✨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 VF Corporation 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 Associate Data Scientist 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 Associate Data Scientist bei VF Corporation gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei VF Corporation 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 VF Corporation entscheidend sein!
