Applied Scientist (all genders) - B2B Data Science and Algorithms

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!

• Gestalten Sie das Produkt von Anfang an: Sie werden kein „Modellfabrik“-Mitglied 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 um es zu lösen. Ihre Expertise wird den Produktfahrplan direkt 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 sich mit modernen Herausforderungen in der stochastischen Bestandsoptimierung, der mehrstufigen Nachfrageprognose (einschließlich Rücksendungen und Vorlaufzeiten) und dem Aufbau von Empfehlungssystemen für die Sortimentsplanung befassen. 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 ihre 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 Prototypisierung bis hin zur Produktion umzusetzen. 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 multimerchant Ebene: Ihre Lösungen werden nicht nur einem Partner helfen. Sie werden plattformübergreifende Dienste entwickeln, die sich über Hunderte von verschiedenen Partnern/Händlern erstrecken und Millionen von Euro an Warenwert direkt beeinflussen sowie die Zukunft eines nachhaltigeren und effizienteren E-Commerce-Logistiknetzwerks gestalten.

Bildungsweg in einem quantitativen Bereich - Masterabschluss oder höher bevorzugt. 3+ Jahre praktische Branchenerfahrung in einer Rolle als Applied Scientist, Data Scientist oder Research Scientist, bei der wissenschaftliche Methoden zur Lösung von Geschäftsproblemen angewendet werden. Kenntnisse in maschinellem Lernen oder tiefem Lernen, insbesondere angewandt auf Zeitreihenprognosen (z.B. LGBM, ARIMA, Prophet, Transformers, Nixtla, Darts,...). Kenntnisse in Machine Learning Engineering (z.B. Service-Design, Batch-Verarbeitung, GPU-Computing, Git, Docker, CI/CD, Softwaretests). Operations Research und Optimierung (z.B. stochastische Bestandsmodelle, lineare/ganzzahlige Programmierung, Monte-Carlo-Simulationen,...). Agentic AI & MCP-Bewertungsrahmen. Kenntnisse in SQL und Erfahrung im Umgang mit großangelegten Datensätzen. Starke Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe wissenschaftliche Konzepte Produktmanagern und Geschäftspartnern zu erklären. Eine kollaborative, produktorientierte Denkweise und der Wunsch, Ihre Arbeit in der realen Welt Wirkung zu zeigen. Eine unternehmerische Denkweise, Sie schätzen ein diverses und dynamisches Geschäftsumfeld und balancieren daher Ihre Leidenschaft für Forschung mit Pragmatismus, um Maßnahmen zu ergreifen und Auswirkungen für unsere Kunden zu schaffen. Sie haben eine Leidenschaft für Lernen und Wachstum durch praktisches Tun. Wir sind hier, um Ihnen zu helfen. Einer der bevorzugten Werte des Teams ist: "Hohe Herausforderung, hohe Unterstützung"! Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten! Wir schätzen unsere offene und direkte Feedbackkultur im Team!

INCLUSIVE BY DESIGN Bei Zalando ist es unser Ziel, das führende paneuropäische Ökosystem für Mode- und Lifestyle-E-Commerce zu sein - eines, das von Grund auf inklusiv 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, also vermeiden Sie bitte, Ihr Bild, Ihr Alter und Ihren Familienstand in Ihrem Lebenslauf anzugeben.

Zalando bietet eine Reihe von Vorteilen, hier ist eine Übersicht darüber, was Sie erwarten können:

• Aktienprogramm für Mitarbeiter
• 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 (einschließlich Wellhub, früher Gympass)
• Unterstützung und Coaching für psychische Gesundheit verfügbar
• Fördern Sie Ihre Entwicklung durch unsere Schulungsplattform und halbjährliche Peer-to-Peer-Bewertungen