Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege skalierbare ML-Plattformkomponenten für Zalando.
- Arbeitgeber: Zalando ist ein führendes europäisches E-Commerce-Unternehmen im Mode- und Lifestyle-Bereich.
- Mitarbeitervorteile: Genieße Mitarbeiteraktien, Rabatte, hybrides Arbeiten und 27 Urlaubstage.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der ML-Plattform und arbeite in einem dynamischen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Spark, ML Ops, AWS und Python erforderlich.
- Andere Informationen: Wir fördern Vielfalt und Inklusion und freuen uns über Bewerbungen aus allen Hintergründen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
We are looking for a Senior Machine Learning Engineer to enhance Zalando’s Machine Learning Ops Platform team, making them more scalable, efficient, and impactful. The primary focus of the work will involve contributing to the development, maintenance, and monitoring of MLOps Infrastructure, with key responsibilities including work on the Feature Store, Airflow pipelines, Databricks jobs, and associated observability systems. Additional tasks may be assigned as needed to support broader platform initiatives and evolving project requirements. Working closely with other Machine Learning Engineers, Data Scientists, and Software Engineers, you will help shape the future of DARA ML & Data platform at Zalando.
WHAT YOU’LL DO
- Design and build foundational ML platform components, including systems for data access, feature management, model training, deployment, and inference at scale.
- Develop infrastructure and tooling that enable ML practitioners to experiment, version, deploy, and monitor models in a reliable and automated way.
- Architect scalable, modular, and reusable systems that serve as the backbone of ML development across multiple teams.
- Implement core abstractions and APIs to standardize how ML workflows are executed – from feature creation to model rollout.
- Build and maintain observability and reliability tooling for ML systems – including telemetry pipelines, model health checks, and automated retraining triggers.
- Establish best practices, frameworks, and reference implementations that raise the bar for engineering rigor and speed in ML delivery.
- Work closely with infrastructure, data, and security teams to ensure that ML systems are secure, compliant, and production-grade by default.
Requirements include 5+ years of experience in Spark, ML Ops, Data Engineering, AWS, Apache Airflow, Python, proven experience in productionizing ML models, experience with Databricks, and strong collaboration skills. Bonus: experience with feature stores and feature engineering pipelines.
OUR OFFER
- Employee shares program
- Discounts on fashion and beauty products
- Paid volunteering days
- Hybrid working model with remote options
- Work from abroad for up to 30 days/year
- Vacation days starting at 27
- Relocation assistance
- Family services and health options
- Development opportunities through training and reviews
Learn more about Zalando and our values at https://jobs.zalando.com/en/?gh_src=22377bdd1us
INCLUSIVE BY DESIGN
We are committed to diversity and inclusion, welcoming applications from all backgrounds. Please inform us of any accommodations needed during the hiring process.
All applications must be submitted via our online form. We do not accept email applications. For questions, contact shilpa.mishra@zalando.de.
About Zalando
Join us to build the leading pan-European fashion and lifestyle e-commerce ecosystem, serving about 50 million customers across 25 markets.
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Senior Machine Learning Engineer (All Genders) Arbeitgeber: Zalando GmbH

Kontaktperson:
Zalando GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Machine Learning Engineer (All Genders)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerke mit anderen Fachleuten in der Machine Learning Community. Besuche Meetups oder Konferenzen, um Kontakte zu knüpfen und mehr über die neuesten Trends und Technologien zu erfahren, die für die Rolle relevant sind.
✨Tipp Nummer 2
Beteilige dich an Open-Source-Projekten im Bereich MLOps oder Machine Learning. Dies zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern hilft dir auch, praktische Erfahrungen zu sammeln und dein Portfolio zu erweitern.
✨Tipp Nummer 3
Halte dich über die neuesten Entwicklungen in den Technologien, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, auf dem Laufenden. Vertrautheit mit Tools wie Databricks und Apache Airflow kann dir einen Vorteil verschaffen.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich darauf vor, in Vorstellungsgesprächen technische Fragen zu beantworten. Übe das Erklären von komplexen Konzepten in einfachen Worten, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Machine Learning Engineer (All Genders)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten. Stelle sicher, dass du alle geforderten Qualifikationen und Erfahrungen in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst.
Betone relevante Erfahrungen: Fokussiere dich in deinem Lebenslauf und Anschreiben auf deine Erfahrungen mit MLOps, Spark, AWS und anderen relevanten Technologien. Verwende konkrete Beispiele, um deine Erfolge und Fähigkeiten zu demonstrieren.
Anpassung des Anschreibens: Gestalte dein Anschreiben so, dass es auf die spezifische Rolle bei Zalando zugeschnitten ist. Erkläre, warum du an dieser Position interessiert bist und wie du zur Weiterentwicklung der MLOps-Plattform beitragen kannst.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Zalando GmbH vorbereitest
✨Verstehe die MLOps-Infrastruktur
Mach dich mit den spezifischen Technologien und Tools vertraut, die Zalando verwendet, wie Spark, Databricks und Apache Airflow. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen verstehst, sondern auch, wie diese Technologien in der Praxis angewendet werden.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, bei denen du ML-Modelle erfolgreich in Produktion gebracht hast. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du überwunden hast, und welche Best Practices du dabei angewendet hast.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit anderen Ingenieuren und Wissenschaftlern erfordert, ist es wichtig, deine Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten zu betonen. Bereite Beispiele vor, wie du in interdisziplinären Teams gearbeitet hast und wie du Konflikte gelöst hast.
✨Frage nach den zukünftigen Projekten
Zeige dein Interesse an der Weiterentwicklung der MLOps-Plattform, indem du Fragen zu zukünftigen Projekten und Herausforderungen stellst. Dies zeigt, dass du proaktiv denkst und bereit bist, zur Weiterentwicklung des Teams beizutragen.