Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ML-Modelle und arbeite an innovativen Lösungen für Zalando-Partner.
- Unternehmen: Zalando, ein führendes Unternehmen im Bereich E-Commerce mit einem kreativen Team.
- Vorteile: Mitarbeiteraktien, Rabatte auf Mode, 27 Urlaubstage und Gesundheitsangebote.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des E-Commerce mit modernster Technologie und echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: Master oder relevante Erfahrung in quantitativen Bereichen, Kenntnisse in ML und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Im ZEOS-Team werden Sie Zalando Logistics Solutions dabei unterstützen, einen ganzheitlichen Ansatz zur Bereitstellung von Erfüllungslösungen zu entwickeln, die den Bedürfnissen der Partner entsprechen. Maschinelles Lernen, Operations Research und datengestützte Lösungen spielen eine entscheidende Rolle.
Sie werden Teil eines etablierten Teams von Senior Applied Scientists und Machine Learning Engineers, das funktionsübergreifend mit Produktmanagern, Dateningenieuren und Softwareingenieuren zusammenarbeitet. Mit Anleitung und Mentoring von erfahrenen Teammitgliedern werden Sie verschiedene ML/DL-Prognosemodelle (Nachfrage, Rücksendungen, Vorlaufzeiten), stochastische Bestandsoptimierungslösungen, Empfehlungsdienste und aufkommende Agentic AI-Systeme entwickeln.
Verantwortlichkeiten- Zusammenarbeit mit Produkt-, Ingenieur- und Datenteams zur Definition von Problemen und zum Aufbau von Lösungen.
- Entwicklung und Bewertung von ML/DL-Prognosemodellen für Nachfrage, Rücksendungen und Vorlaufzeiten.
- Entwicklung stochastischer Bestandsoptimierungs- und Empfehlungsdienste.
- Unterstützung bei der Implementierung von Evaluierungsrahmen für Agentic AI-Systeme (LLM-as-a-Judge, Sicherheitsvorkehrungen).
- Übernahme der vollständigen Verantwortung für Ideen von der Forschung und Prototypenerstellung bis zur Produktion.
- Definition von Erfolgsmessgrößen, Zusammenarbeit mit Ingenieuren zur Bereitstellung skalierbarer Dienste und Überwachung der realen Auswirkungen auf die KPIs der Partner.
- Akademischer Hintergrund in einem quantitativen Bereich; ein Masterabschluss oder höher wird bevorzugt.
- Bis zu 2 Jahre praktische Erfahrung (Praktika, Werkstudententätigkeiten oder bedeutende akademische Projekte) in der Anwendung wissenschaftlicher Methoden zur Lösung komplexer Probleme.
- Solide theoretische Grundlagen und praktische Erfahrungen in mindestens einem der folgenden Bereiche: Maschinelles Lernen oder Deep Learning für Zeitreihenprognosen (z.B. LGBM, ARIMA, Prophet, Transformer); Operations Research und Optimierung (stochastische Bestandsmodelle, lineare/ganzzahlige Programmierung, Monte-Carlo-Simulationen); Grundlagen des Machine Learning Engineering (Verständnis von Git, Batchverarbeitung, grundlegende Softwaretests); Agentic AI & MCP-Evaluierungsrahmen.
- Kenntnisse in SQL und Python, mit etwas Erfahrung im Umgang mit Datensätzen.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, wissenschaftliche Konzepte klar an Geschäftspartner zu erklären.
- Eine kollaborative, wachstumsorientierte Denkweise und die Bereitschaft, Fragen zu stellen.
- Programm für Mitarbeiterbeteiligungen.
- 40% Rabatt auf Mode- und Schönheitsprodukte, die von Zalando verkauft und versendet werden.
- 30% Rabatt bei LoungebyZalando und Rabatte von externen Partnern.
- 2 bezahlte Freiwilligentage pro Jahr.
- 27 Tage Urlaub pro Jahr für Vollzeitmitarbeiter.
- Familienservices, einschließlich Beratung und Unterstützung.
- Gesundheits- und Wellnessoptionen (Wellhub, Gympass).
- Unterstützung und Coaching für psychische Gesundheit.
- Schulungsplattform und halbjährliche Peer-to-Peer-Bewertungen.
Wir begrüßen Bewerbungen von Menschen aller Geschlechtsidentitäten, sexuellen Orientierungen, persönlichen Ausdrucksformen, rassischen Identitäten, Ethnien, religiösen Überzeugungen und Behinderungsstatus. Wir bewerten Kandidaten ausschließlich nach Qualifikationen, Verdienst und geschäftlichen Bedürfnissen.
Junior Applied Scientist (all genders) Arbeitgeber: Zalando SE
Als Junior Applied Scientist (alle Geschlechter) bei Zalando erwartet Sie eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, in der Sie mit einem erfahrenen Team von Senior Applied Scientists und Machine Learning Engineers zusammenarbeiten. Wir bieten Ihnen nicht nur die Möglichkeit, an innovativen Projekten im Bereich Machine Learning und Operations Research zu arbeiten, sondern auch umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten, ein attraktives Mitarbeiteraktienprogramm und großzügige Rabatte auf Mode- und Schönheitsprodukte. Bei uns stehen Ihre persönliche Entwicklung und Ihr Wohlbefinden im Mittelpunkt, unterstützt durch umfassende Gesundheitsangebote und ein inklusives Arbeitsumfeld.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Junior Applied Scientist (all genders) erhalten könnten
✨Schau dir lokale Data Science Meetups an!
In der Data Science Community gibt es viele Meetups und Konferenzen, die tolle Gelegenheiten bieten, um Kontakte zu knüpfen. Besuche solche Veranstaltungen in deiner Nähe, um mit Gleichgesinnten ins Gespräch zu kommen und möglicherweise auch Recruiter von Unternehmen wie Zalando SE zu treffen!
✨Nutze Online-Plattformen für Data Science
Plattformen wie Kaggle oder GitHub sind ideal, um dein Portfolio zu zeigen und dich mit anderen Data Scientists auszutauschen. Beginne mit kleineren Projekten oder Challenges auf diesen Plattformen und präsentiere deine Lösungen auf deinem Profil!
✨Frag nach Praktika über Universitätskanäle
Universitäten haben oft spezielle Karrierezentren, die dir bei der Suche nach einem Traineeplatz helfen können. Sie wissen oft von Praktikumsangeboten, die noch nicht öffentlich ausgeschrieben sind, also zögere nicht, dir die Unterstützung zu holen!
✨Bewirb dich direkt auf unserer Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, talentierte Trainees zu unterstützen. Schau dir die offenen Stellen bei Zalando SE auf unserer Website an und bewirb dich direkt! Je kreativer und konkreter dein Ansatz ist, desto besser wird dein Eindruck!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Junior Applied Scientist (all genders) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach dein Interesse klar!:In deinem Bewerbungsschreiben solltest du unbedingt hervorheben, warum du dich für die Data Science interessierst und was dich an Zalando SE reizt. Zeig uns, dass du Bock hast, zu lernen und neue Dinge auszuprobieren – schließlich sind wir hier, um gemeinsam zu wachsen!
Deine Skills im Fokus:Stell sicher, dass du relevante Skills wie Programmiersprachen (z. B. Python oder R), Kenntnisse in SQL oder Machine Learning in deinem Lebenslauf anführst. Auch deine Projekte oder Studienarbeiten in diesem Bereich können wir gerne sehen – pack die besten in dein Portfolio!
Ruhig über den Tellerrand schauen:Wenn du Erfahrungen aus anderen Bereichen hast – sei es aus Praktika, Projekten oder sogar Hobbys – bring das mit ein! Oftmals ist in Data Science eine interdisziplinäre Denkweise super hilfreich. Zeig uns, was dich besonders macht und wie du das in die Data Science einbringen kannst!
Kurze Fragen, klare Antworten:Bei einem Trainee-Programm kommt es darauf an, offen für Feedback zu sein und klar zu kommunizieren. Wenn du Fragen zu deinem Bewerbungsprozess hast, zögere nicht, uns zu kontaktieren. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Zalando SE vorbereitet
✨Statistische Grundlagen auffrischen
Als Data-Science-Trainee ist es super wichtig, die Grundlagen der Statistik und der Datenanalyse im Kopf zu haben. Bereite dich darauf vor, Fragen zu Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Hypothesentests und Regressionsanalysen zu beantworten. Das zeigt, dass du die nötigen Grundlagen hast, um in dieser Rolle durchstarten zu können.
✨Bereit für technische Herausforderungen
Da du in einem technischen Bereich arbeitest, sei auf praktische Programmierfragen vorbereitet. Das bedeutet, dass du mit Sprachen wie Python oder R sicher umgehen kannst. Erwarte vielleicht auch eine kleine Programmieraufgabe während des Interviews, also übe ein paar Coding-Challenges!
✨Lernbereitschaft zeigen
Als Trainee steht das Lernen im Vordergrund. Überlege dir konkrete Beispiele, die zeigen, wie du in der Vergangenheit neue Fähigkeiten oder Tools schnell erlernt hast. Zeig, dass du offen für Feedback bist und gerne in einem Team arbeitest, das dir beim Wachsen hilft!
✨Projekterfahrung und Portfolio teilen
Obwohl du in einer Traineeposition bist, solltest du vielleicht bereits an Projekten gearbeitet haben, sei es im Studium oder in persönlichen Projekten. Bereite eine kleine Übersicht deiner Arbeiten vor, inklusive der Tools und Methoden, die du verwendet hast, um fesselnde Einblicke in deine Denkweise und deine Herangehensweise an Data-Science-Probleme zu geben.
