Senior Applied Scientist (All genders)

Senior Applied Scientist (All genders)

Berlin Vollzeit 43200 - 72000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
Zalando SE

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Mentor and lead a team in advanced machine learning projects to enhance customer experience.
  • Unternehmen: Zalando, a leading e-commerce platform focused on fashion and sustainability.
  • Vorteile: Flexible remote work, generous discounts, and mental health support.
  • Weitere Informationen: Inclusive culture that values diversity and offers excellent career growth opportunities.
  • Warum dieser Job: Join a diverse team making a real impact in the fashion industry with innovative tech.
  • Qualifikationen: Master's degree and 5+ years in machine learning, especially in CRM and personalization.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.

THE ROLE & THE TEAM

The Marketing Science team acts as the engine behind Zalando’s growth, partnering with business units across the full marketing funnel. We extend the Zalando experience beyond our platform, connecting customers with the fashion inspiration and shopping convenience they love. By leveraging cutting‑edge technology, we ensure our marketing is relevant, engaging, and deeply respectful of customer privacy. We collaborate closely with product managers, engineers, and analysts to refine our industry‑leading marketing engine.

Our mandate covers:

  • Rigorous Experimentation: Establishing the "ground truth" framework for measuring marketing effectiveness.
  • Advanced Modeling: Building attribution models to value touchpoints and propensity models to refine targeting.
  • Audience Optimization: creating customer uplift models to identify incremental value and building audiences that improve marketing efficiency.
  • Investment Strategy: Steering external advertising platforms and optimizing marketing spend to align with core business objectives.

As a Senior Applied Scientist, you will own the Brand Measurement scientific roadmap, working with Principal Scientists and leaders to maximize marketing efficiency by moving beyond simple proxy metrics to true causal incrementality.

  • Measure: Design and implement advanced, non‑linearly scaled experimentation frameworks (such as quasi‑experiments and synthetic controls) to measure the causal impact of online and offline brand marketing investments where traditional RCTs are unavailable.
  • Optimize: Develop, calibrate, and scale sophisticated Marketing Mix Models (MMM) to provide strategic investment recommendations that optimize toward long‑term business goals.
  • Steer: Directly influence how Zalando allocates marketing investment, ensuring we mathematically attribute value correctly across the entire funnel and optimize for long‑term equity growth.

INCLUSIVE BY DESIGN

If you think you have what it takes, we encourage you to apply even if you don’t meet every single requirement. You may just be the right candidate for this or other roles! At Zalando, our vision is to be the leading pan‑European ecosystem for fashion and lifestyle e‑commerce – one that thrives on diversity and is truly inclusive by design. We believe that diverse teams fuel innovation and creativity, and we actively seek out talent from all backgrounds.

WHAT WE’D LOVE YOU TO DO (AND LOVE DOING)

Take ownership of highly ambiguous, macro‑level research questions, prioritizing pragmatic, rapid solutions to establish causal baselines before iterating for algorithmic complexity. Apply advanced DeepLearning, Bayesian time‑series, and CausalML methodologies to bridge offsite brand awareness to long‑term value add. Champion MLOps best practices by ensuring models are production‑ready, thoroughly tested via automated unit/integration tests, and robustly documented. Mentor junior and mid‑scientists, conduct rigorous code/methodology reviews, and foster a culture of continuous learning and scientific excellence within the team. Bridge the gap between deeply technical methodologies and commercial strategy, confidently defending scientific integrity to executive stakeholders and translating model parameters into actionable business decisions.

WE’D LOVE TO MEET YOU IF A strong academic foundation (Master's or PhD preferred)

  • Strong academic foundation (Master's or PhD preferred) in Econometrics, Statistics, MachineLearning, or Causal Inference, paired with at least 5 years of practical industry experience specifically within marketing science or measurement.
  • Proven experience building, deploying, and maintaining Marketing Mix Models (MMM) and a deep theoretical understanding of adstock transformations, saturation curves, and Bayesian priors.
  • Deep proficiency in Python, SQL, and PySpark, with a commitment to high coding standards, including active participation in code reviews and elevating the team's engineering culture.
  • A self‑starter with a proven track record of architecting measurement frameworks in high‑ambiguity environments where user‑level tracking is limited (e.g., ATT, cookieless environments).
  • Demonstrated experience guiding, upskilling, and mentoring mid‑to‑junior data scientists and driving the team's technical roadmap.
  • Exceptional communication and negotiation abilities, capable of aligning incentives between Performance Marketing, Brand Marketing, and Finance leaders while maintaining absolute technical precision.

OUR OFFER

  • 27 days of holiday a year to start for full‑time employees (+1 day for every calendar year up to 30 days)
  • 2 paid volunteering days a year
  • Hybrid working model with up to 60% remote per week, actual practice is up to each team to best support their collaboration
  • Work from abroad for up to 30 working days a year
  • Employee shares program
  • 40% off fashion and beauty products sold and shipped by Zalando, 30% off Lounge by Zalando, discounts from external partners
  • Relocation assistance available (subject to prior agreement)
  • Family services, including counseling and support
  • Health and wellbeing options (including Wellhub, formerly Gympass)
  • Mental health support and coaching available
  • Drive your development through our training platform and biannual peer‑to‑peer review

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Senior Applied Scientist (All genders) Arbeitgeber: Zalando SE

Zalando ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inklusive und unterstützende Arbeitsumgebung bietet. Mit einem hybriden Arbeitsmodell, großzügigen Urlaubstagen und einem breiten Spektrum an Gesundheits- und Wellnessangeboten fördert Zalando das Wohlbefinden seiner Mitarbeiter. Zudem haben Sie die Möglichkeit, in einem dynamischen Team zu arbeiten, das sich auf innovative Lösungen im Bereich Machine Learning konzentriert und Ihnen zahlreiche Chancen zur beruflichen Weiterentwicklung bietet.

Zalando SE

Kontaktdaten:

Zalando SE Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Applied Scientist (All genders) erhalten könnten

Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!

Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach informellen Gesprächen oder Mentoring-Möglichkeiten – oft sind es persönliche Verbindungen, die dir den Zugang zu tollen Jobmöglichkeiten verschaffen.

Sei proaktiv bei der Kontaktaufnahme

Wenn du eine interessante Stelle siehst, zögere nicht, direkt mit dem Team oder dem Recruiter in Kontakt zu treten. Zeig dein Interesse und stelle Fragen, um einen bleibenden Eindruck zu hinterlassen.

Bereite dich auf Interviews vor

Mach dich mit typischen Fragen für Senior Applied Scientists vertraut und überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen. Übe auch, wie du komplexe technische Konzepte einfach erklären kannst – das wird dir helfen, im Interview zu glänzen.

Bewirb dich über unsere Website

Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Zalando-Karriereseite zu bewerben. So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden, und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung alle relevanten Informationen enthält.

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Applied Scientist (All genders) mit Bravour zu bestehen

Maschinenlernen
CRM-Personalisierung
Experimentation
Quasi-experimentelle Forschung
Uplift-Modellierung
Next Best Actions
Python

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, die deine Persönlichkeit widerspiegelt. Das hilft uns, dich besser kennenzulernen und zu sehen, wie du ins Team passt.

Betone deine Erfahrungen:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfolgen im Bereich Machine Learning und CRM. Konkrete Beispiele helfen uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und wie du sie bei uns einsetzen kannst.

Sei klar und strukturiert:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So wird es für uns einfacher, deine Qualifikationen auf einen Blick zu erfassen.

Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alle Unterlagen an die richtige Stelle gelangen und du keine wichtigen Schritte im Bewerbungsprozess verpasst.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Zalando SE vorbereitet

Verstehe die Rolle und das Team

Mach dich mit der Consumer Insight & Segmentation Abteilung vertraut. Informiere dich über die aktuellen Projekte und Herausforderungen, die das Team hat. So kannst du gezielte Fragen stellen und zeigen, dass du wirklich interessiert bist.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Situationen aus deiner bisherigen Berufserfahrung, in denen du Machine Learning erfolgreich angewendet hast. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen, um deine Fähigkeiten in der Problemlösung und im Umgang mit Daten zu demonstrieren.

Zeige deine Teamfähigkeit

Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, sei bereit, über deine Erfahrungen im Mentoring und in der Teamarbeit zu sprechen. Betone, wie du anderen geholfen hast, ihre Fähigkeiten zu entwickeln und wie du zur Teamdynamik beigetragen hast.

Frage nach den nächsten Schritten

Am Ende des Interviews solltest du nach dem weiteren Verlauf des Auswahlprozesses fragen. Das zeigt dein Interesse an der Position und gibt dir auch die Möglichkeit, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen zu erfahren.