Senior Applied Scientist - Demand Forecasting (all genders)

DER ROLLE & DAS TEAM

Zalando erfüllt jedes Jahr mehr als hundert Millionen Kundenbestellungen, und die Volumina steigen. Fulfillment Core innerhalb von Zalando baut und betreibt Systeme, die im Kern der Plattformstrategie von Zalando stehen und eine zeitgerechte, effiziente und korrekte Lieferung jeder der über 185 Millionen Bestellungen unserer Kunden gewährleisten. Die Ermöglichung der Auftragsabwicklung ist ein komplexer Prozess, der die Wahl der physischen Standorte unserer Lagerhäuser und die Platzierung von Beständen, die Planung innerbetrieblicher Prozesse und das Kapazitätsmanagement sowie das Management einer Vielzahl von Erfüllungs- und Lieferkonfigurationen umfasst, während gleichzeitig auf verschiedene konkurrierende Ziele optimiert wird. Im Kern dieses Systems steht die Nachfrageprognose. Genau Vorhersagen der Kundennachfrage bestimmen nicht nur, was auf Lager gehalten werden soll, sondern auch, wo und wie Bestände in unseren Betrieben gelagert und bewegt werden. Wir suchen einen kollaborativen, nachdenklichen und wirkungsorientierten Senior Applied Scientist, der unser Fulfillment Core-Team verstärkt. In dieser Rolle helfen Sie dabei, intelligente, großangelegte Prognosemodelle zu entwickeln, die beeinflussen, wie wir planen, lagern und Mode in ganz Europa liefern. Sie arbeiten eng mit anderen Wissenschaftlern, Ingenieuren und Geschäftspartnern zusammen, um Lösungen zu co-kreieren, die sowohl technisch fundiert als auch tief mit den realen Bedürfnissen abgestimmt sind.

Sie finden unseren Campus in Berlin und die Zentrale im lebhaften Bereich Friedrichshain. Mit atemberaubendem Blick auf die Spree und die East Side Gallery ist es ein Campus, der dazu entworfen wurde, zu inspirieren. Berlin ist die Stadt, die unser Geschäft geprägt hat. Sind Sie bereit für eine neue Erfahrung in einer der lebhaftesten, vielfältigsten und grünsten Städte Europas?

INKLUSIV GESTALTET

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 gedeiht 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, Ihr Alter oder Ihren Familienstand in Ihrem Lebenslauf zu unterlassen, um eine faire und gerechte Bewertung ausschließlich auf der Grundlage Ihrer Fähigkeiten und Ihres Potenzials 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)

• Zusammenarbeit mit einem interdisziplinären Team von angewandten Wissenschaftlern, Ingenieuren und Analysten innerhalb des Fulfillment Core zur Gestaltung und Entwicklung robuster, skalierbarer und genauer Nachfrageprognosemodelle unter Verwendung von Machine Learning- und Deep Learning-Techniken.
• Enger Austausch mit Engineering-Teams, um Ihre Modelle in die Produktion zu bringen - sicherzustellen, dass sie robust, wartbar und anpassungsfähig an sich entwickelnde Bedürfnisse sind.
• Offener Austausch mit Stakeholdern, um die Herausforderungen zu verstehen, mit denen sie konfrontiert sind, und zu identifizieren, wie Prognoseeinsichten bessere Entscheidungen ermöglichen können.
• Gestaltung und Verbesserung von Modellen für verschiedene Prognoseanwendungsfälle auf unterschiedlichen Granularitätsstufen, wie z.B. Bestandsallokation und prädiktives Lagermanagement.
• Beitrag zu umfassenderen Forschungsanstrengungen innerhalb der Geschäftseinheit, Teilen von Erkenntnissen und Zusammenarbeit bei explorativen Initiativen.
• Engagement mit der wachsenden Gemeinschaft von angewandten Wissenschaftlern bei Zalando durch Lesegruppen, Wissensaustausch-Sitzungen und Mentoring-Möglichkeiten.

WIR WÜRDEN UNS FREUEN, SIE KENNENZULERNEN, WENN…

• Umfassende praktische Erfahrung in der Zeitreihenprognose in einem industriellen Umfeld vorhanden ist. Erfahrung mit großangelegten Prognoseanwendungen ist sehr wünschenswert.
• Solides Verständnis von Machine Learning- und Deep Learning-Techniken, die auf Prognoseprobleme angewendet werden.
• Akademischer Hintergrund in einem quantitativen Bereich wie Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Fachgebiet.
• Kenntnisse in Python und ML-Bibliotheken und -Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, LightGBM, Scikit-learn, Pandas und NumPy.
• Vertrautheit mit datenintensiven Systemen und ML-Engineering-Tools, einschließlich PySpark, Databricks, AWS (z.B. SageMaker, S3), Airflow, MLflow, CI/CD, Docker, Git und Modellversionierungstools.
• Eine proaktive und selbstgesteuerte Denkweise mit einem starken Sinn für Eigenverantwortung und Verantwortlichkeit.
• Ein Teamplayer mit hervorragenden Kooperationsfähigkeiten, der gerne mit Stakeholdern zusammenarbeitet, um reale Herausforderungen zu lösen.
• Komfortable Arbeit in einem vielfältigen, integrativen und internationalen Umfeld, in dem Englisch die Hauptsprache ist.

UNSER ANGEBOT

Zalando bietet eine Reihe von Vorteilen, hier ist eine Übersicht darüber, was Sie erwarten können. Fragen Sie Ihren Talent Acquisition Partner, um mehr über unser Angebot zu erfahren.

• 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 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 halbjährliche Peer-to-Peer-Bewertungen