Senior ML Software Engineer - Growth & Lifecycle / Lounge by Zalando (all genders)

Senior ML Software Engineer - Growth & Lifecycle / Lounge by Zalando (all genders)

Berlin Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
Zalando SE

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und optimiere ML-Systeme für personalisierte Kampagnen bei Lounge by Zalando.
  • Unternehmen: Zalando, ein führendes Unternehmen im E-Commerce mit Fokus auf Mode und Lifestyle.
  • Vorteile: Mitarbeiteraktienprogramm, Rabatte auf Produkte, 27 Urlaubstage und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielfältigen Hintergründen und inklusiver Kultur.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Online-Shoppings und arbeite mit innovativen Technologien.
  • Qualifikationen: Erfahrung in ML-Engineering und große Datenverarbeitung erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.

THE ROLE & THE TEAM

Lounge by Zalando is an online shopping club for fashion and lifestyle products, serving millions of members across 20+ European markets through daily, time-limited sale campaigns.

The Growth & Lifecycle team is the growth engine of Lounge — turning anonymous traffic into registered members and one-time buyers into active, high-lifetime-value customers.

Personalisation is at the heart of that: deciding which campaigns each member sees, and in which order, across push, email, and on-site touchpoints.

We're looking for a Senior ML Software Engineer to own and grow the machine-learning systems behind this.

You'll take our campaign-ordering personalisation from a single channel to many — starting by bringing it to email via Braze — building the feature pipelines, training and evaluation workflows, and scalable batch inference that make it work, and proving the impact with rigorous A/B testing.

You'll work in tandem with our Principal Engineers, product managers, and partner data-science teams, and you'll build the way our team builds: heavily leveraging AI coding agents to move fast without cutting corners.

Your mandate: put personalisation to work across every Lounge channel — owning the feature, training, and inference pipelines that decide the right message for every member, and proving the lift.

In inclusive by design we encourage you to apply even if you don't meet every single requirement.

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.

We actively seek to reduce bias in our hiring and employment processes, focusing on your qualifications, skills, and contributions.

To support this, we kindly ask that you refrain from including personal details such as your photo, age, or marital status in your CV, ensuring a fair and equitable evaluation based solely on your abilities and potential.

We are committed to providing an exceptional and accessible candidate experience for everyone.

If you require any accommodations to support you throughout the hiring process, please let us know — we are here to assist you.

Discover more about our commitment to creating a diverse and inclusive workplace: https://jobs. zalando. com/en/our-culture/diversity-and-inclusion

  • WHAT WE'D LOVE YOU TO DO (AND LOVE DOING)
  • Own personalisation end to end: Take our campaign-ordering ranking system from one channel to many — taking ownership of a proven production model, extending it to email via Braze, and evolving it into a system our team fully owns and iterates on.
  • Build feature and training pipelines at scale: Design and implement feature engineering in Spark/Databricks against our campaign and behavioural data, backed by a feature store — with the audits, golden examples, and parity checks that let you prove a rewritten pipeline matches the system it replaces.
  • Run inference in production: Operate scalable batch (and, where it fits, real-time) inference serving millions of requests, tuning for throughput and cost, and integrating the ranked output into our lifecycle messaging so it reaches members at the right moment.
  • Prove the impact: Build the tracking, attribution, and A/B testing that measure personalised vs. non-personalised outcomes, and make incremental lift — not vanity metrics — the definition of success.
  • Connect models to the growth engine: Wire data‑science models (churn, next‑best‑action, propensity) into real customer touchpoints, and help push our roadmap from copilots toward autonomous, self‑optimising marketing.
  • Raise the bar and grow others: Design for testability and reliability, lead production‑readiness reviews for your area, propose and implement technical standards, and mentor mid‑level and junior engineers as a senior technical voice on the team.
  • WE'D LOVE TO MEET YOU IF YOU HAVE
  • Strong ML engineering experience: A solid track record productionising machine learning — building and operating feature pipelines, training workflows, offline evaluation/backtesting, and model serving — not just prototyping in notebooks.
  • Big‑data fluency: Hands‑on expertise with distributed data processing (Spark, ideally on Databricks) and the feature engineering that recommendation, ranking, or personalisation systems depend on — aggregations, recency windows, matching logic, and metadata joins at scale.
  • Production Python: Deep, professional Python for ML systems; comfortable owning the full lifecycle from data to deployed inference.
  • Exposure to a JVM language (our wider platform is Kotlin) is a plus.
  • Cloud‑native ML ops: Experience running ML on AWS (e. g.

Sage Maker or comparable serving), with Kubernetes, CI/CD, observability, and a genuine ownership mindset — you build it, ship it, and keep it healthy.

  • Experimentation rigor: You measure what you build — A/B testing at scale, incrementality, and offline/online evaluation you can defend.
  • AI‑native ways of working: You use AI coding tools and agent‑assisted workflows as a core part of how you engineer — it's how our team moves, from transpiling feature logic to accelerating validation.
  • Senior collaboration: You explain complex technical concepts clearly to non‑specialists, drive cross‑team projects, resolve ambiguity, and lift the engineers around you.
  • OUR OFFER
  • Employee shares program 40% off fashion and beauty products sold and shipped by Zalando, 30% off Lounge by Zalando, discounts from external partners 2 paid volunteering days a year 27 days of vacation a year to start for full‑time employees 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

It’s the perfect time to join Zalando on our journey, from being a pioneer in the world of e-commerce, to the Starting Point for Fashion in Europe.

We connect customers, brands, and partners across 25 markets.

Help us drive digital and sustainable solutions for fashion, logistics, advertising and research, bringing head‑to‑toe fashion to 50 million active customers through a team of diverse skill‑sets, cultural backgrounds, and interests.

Our values do.

  • More - our sustainability strategy
  • Follow us on Instagram: instagram. com/insidezalando
  • #J-18808-Ljbffr

Senior ML Software Engineer - Growth & Lifecycle / Lounge by Zalando (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.

Zalando SE

Kontaktdaten:

Zalando SE Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior ML Software Engineer - Growth & Lifecycle / Lounge by Zalando (all genders) erhalten könntest

Engagier dich in Entwickler-Communities!

Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.

Zeig deine Fähigkeiten!

Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Zalando SE anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Senior ML Software Engineer - Growth & Lifecycle / Lounge by Zalando (all genders) bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!

Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!

Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.

Such dir Mentoren und Feedback!

Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Zalando SE vorzubereiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior ML Software Engineer - Growth & Lifecycle / Lounge by Zalando (all genders) mit Bravour zu bestehen

Maschinelles Lernen (ML) Engineering
Feature-Pipelines
Training-Workflows
Offline-Evaluierung/Backtesting
Modellbereitstellung
Big-Data-Verarbeitung (Spark, Databricks)
Feature Engineering

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.

Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.

Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.

Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Zalando SE klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Zalando SE vorbereitet

Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges

In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!

Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren

Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.

Teamfähigkeit und Kommunikation betonen

In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.

Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur

Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.