Principal Applied Scientist / Lounge by Zalando (all genders)

Die Rolle & Das Team

Als Principal oder Senior Applied Scientist bei Zalando Lounge fördern Sie datengestützte Entscheidungen, indem Sie Experimentierframeworks in wichtigen Bereichen unseres Geschäfts entwerfen und komplexe A/B-Tests analysieren. Sie fungieren als Experte für kausale Inferenz und statistische Modellierung. Gemeinsam mit anderen Ökonomen in unserem Team nehmen Sie an umfassenden Forschungsanstrengungen teil, die die Unternehmensstrategie und Produktentwicklung beeinflussen. Sie arbeiten mit anderen angewandten Wissenschaftlern, Datenanalysten, Produktmanagern, Softwareentwicklern, Dateningenieuren und kommerziellen Stakeholdern zusammen. Lounge by Zalando ist ein Online-Shopping-Club für Mode- und Lifestyle-Produkte in 13 europäischen Ländern. Wir sind der am schnellsten wachsende Vertriebskanal von Zalando und generieren etwa 15 % des gesamten Zalando Group Umsatzes. Unser schnelles Wachstum schafft zahlreiche Forschungsgelegenheiten in verschiedenen Bereichen, wie Preisgestaltung, Kampagnenerstellung und Kundenerfahrung.

Inklusiv durch Design

Wenn Sie denken, dass Sie das Zeug dazu haben, ermutigen wir Sie, sich zu bewerben, auch wenn Sie nicht alle Anforderungen erfüllen. Sie könnten genau der richtige Kandidat für diese oder andere Rollen sein! Bei Zalando ist es unser Ziel, das führende paneuropäische Ökosystem für Mode- und Lifestyle-E-Commerce zu sein – eines, das auf Vielfalt basiert und wirklich inklusiv gestaltet ist. Wir glauben, dass vielfältige Teams Innovation und Kreativität fördern, und wir suchen aktiv nach Talenten aus allen Hintergründen. Wir bemühen uns aktiv, Vorurteile in unseren Einstellungs- und Beschäftigungsprozessen abzubauen, wobei wir uns auf Ihre Qualifikationen, Fähigkeiten und Beiträge konzentrieren. Um dies zu unterstützen, bitten wir Sie, persönliche Details wie Ihr Foto, Alter oder Familienstand in Ihrem Lebenslauf zu vermeiden, um eine faire und gerechte Bewertung basierend ausschließlich auf Ihren Fähigkeiten und Ihrem Potenzial zu gewährleisten. Wir setzen uns dafür ein, allen Bewerbern ein außergewöhnliches und zugängliches Erlebnis zu bieten. Wenn Sie Unterstützung während des Einstellungsprozesses benötigen, lassen Sie es uns bitte wissen – wir sind hier, um Ihnen zu helfen.

Was wir uns wünschen (und lieben)

• Entwicklung von Experimentierframeworks in neuen Bereichen mit Fokus auf Leistungskennzahlen (KPIs), Einheiten der Randomisierung, statistische Power-Analyse und Varianzreduktion.
• Durchführung von Experimenten in komplexen Fällen, z.B. wenn einfache Designs erhebliche Stable Unit Treatment Value Assumption (SUTVA) Verletzungen erzeugen oder wenn die Beziehung zwischen kurzfristigen und langfristigen Effekten nicht trivial ist.
• Anwendung quasi-experimenteller Methoden auf Beobachtungsdaten zur Feststellung kausaler Beziehungen zur Unterstützung der Produktentwicklung und weiterer Experimente.
• Verwendung wirtschaftlicher Modellierung und Prinzipien, um Geschäftsentscheidungen zu leiten.
• Konstruktives wissenschaftliches Feedback an Kollegen geben und Junior-Kollegen coachen.
• Festlegung breiter wissenschaftlicher Fahrpläne in der Abteilung und Nachweis einer signifikanten Branchenerfahrung sowie wissenschaftlicher Führungskompetenz (erforderlich für Kandidaten auf Principal-Ebene).

Wir würden uns freuen, Sie kennenzulernen, wenn

• Sie einen Ph.D. in Wirtschaftswissenschaften mit Schwerpunkt auf quantitativen Forschungsmethoden besitzen, sowie mindestens zwei Jahre Erfahrung nach dem Ph.D.
• Sie über tiefgehende Expertise in Experimentierung und quasi-experimentellen Forschungsmethoden verfügen, wie z.B. Double Machine Learning (DML) und Differenz-in-Differenzen.
• Sie starke allgemeine wissenschaftliche Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit demonstrieren, analytische Erkenntnisse klar an technische und nicht-technische Zielgruppen zu kommunizieren.
• Sie in Python und SQL versiert sind, mit Erfahrung in der Anwendung von Machine Learning-Methoden, Frameworks (scikit-learn, PyTorch), Jupyter Notebooks, Airflow, Data Build Tool (DBT), PySpark, Databricks und Git.
• Sie Erfahrung mit der Schätzung heterogener Effekte, wie kausalen Wäldern, haben.
• Sie regelmäßig KI-basierte Analysetools verwenden und eine Haltung der ständigen Erkundung neuer Entwicklungen in diesem Bereich pflegen.

Unser Angebot

• 27 Tage Urlaub pro Jahr für Vollzeitmitarbeiter (+1 Tag für jedes Kalenderjahr bis zu 30 Tagen).
• 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.
• Mitarbeiteraktienprogramm.
• 40 % Rabatt auf Mode- und Schönheitsprodukte, die von Zalando verkauft und versendet werden, 30 % Rabatt auf Lounge by Zalando, Rabatte von externen Partnern.
• 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-Bewertungen.

Bitte beachten Sie: Alle Bewerbungen müssen über das Online-Formular eingereicht werden. Bewerbungen per E-Mail werden nicht akzeptiert.