Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Nachfrageprognoselösungen und arbeite eng mit einem dynamischen Team zusammen.
- Unternehmen: Zalando, ein führendes Unternehmen im Bereich Mode- und Lifestyle-E-Commerce.
- Vorteile: 27 Tage Urlaub, hybrides Arbeiten, Mitarbeiterrabatte und Unterstützung bei der beruflichen Entwicklung.
- Weitere Informationen: Vielfältige und inklusive Unternehmenskultur mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des E-Commerce mit modernster Technologie und einem kreativen Team.
- Qualifikationen: Master oder PhD in quantitativen Disziplinen und Erfahrung in der Modellierung von Prognosen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Die Partner Tech Applied Science Team ist der Motor hinter dem Wachstum von Zalando und arbeitet mit Zalando-Partnern sowie internen Stakeholdern zusammen, um eine bessere Geschäftsentwicklung zu erreichen. Wir entwickeln Produkte, die bessere Nachfragesignale für Partner bereitstellen. Durch den Einsatz modernster Technologie stellen wir sicher, dass unser Sortiment relevant, ansprechend und respektvoll gegenüber der Privatsphäre der Kunden ist.
Als Applied Scientist werden Sie eng mit Produktmanagern, Ingenieuren und Analysten zusammenarbeiten, um unsere branchenführende Artikel-Nachfrageprognose-Engine zu verfeinern. Sie unterstützen erfahrene Mitglieder und Produktmanager bei der Umsetzung der wissenschaftlichen Roadmap für unseren Prognosebereich und arbeiten mit Principal Scientists und Führungskräften zusammen, um die Prognoseleistung zu maximieren, indem Sie über einfache Metriken hinausgehen.
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 der Fokus auf Ihren Qualifikationen, Fähigkeiten und Beiträgen liegt. Um dies zu unterstützen, bitten wir Sie, persönliche Details wie Ihr Foto, Alter oder Familienstand in Ihrem Lebenslauf zu vermeiden, um eine faire und gerechte Bewertung basierend ausschließlich auf Ihren Fähigkeiten und Ihrem Potenzial zu gewährleisten.
Wir setzen uns dafür ein, allen Bewerbern ein außergewöhnliches und barrierefreies Erlebnis zu bieten. Wenn Sie Unterstützung während des Einstellungsprozesses benötigen, lassen Sie es uns bitte wissen – wir sind hier, um Ihnen zu helfen.
Entdecken Sie mehr über unser Engagement für die Schaffung eines vielfältigen und inklusiven Arbeitsplatzes: Diversity and Inclusion
WAS WIR VON IHNEN ERWARTEN (UND WAS UNS FREUDE BEREITET)
- Konzeption, Prototyping und Produktion von hochmodernen Nachfrageprognoselösungen.
- Technische Probleme und Ergebnisse effektiv mit anderen Teammitgliedern und weniger technischen Stakeholdern kommunizieren.
- Involviert im gesamten Entwicklungszyklus von Algorithmen - von der Entdeckung von Möglichkeiten bis zur Produktion.
- Modelle iterativ verbessern und neue Datenquellen sowie neue Ansätze zur Strukturierung des Problems erkunden.
- Modell-Pipelines aufbauen und Analyseprozesse optimieren, unter Verwendung gängiger Programmierwerkzeuge (z.B. Python, Databricks, Scala, SQL, PyTorch, Tensorflow usw.).
WIR WÜRDEN UNS FREUEN, SIE ZU TREFFEN, WENN…
- Sie einen Master-Abschluss oder höher (PhD) in quantitativer Wirtschaftswissenschaft, Statistik, Mathematik, Physik, Operations Research oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet haben, mit einer soliden theoretischen Grundlage in Statistik, Ökonometrie, Zeitreihenanalyse und Methoden des maschinellen Lernens.
- Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung (1 Jahr mit PhD-Abschluss) in der Entwicklung von Prognosemodellen haben, unter Verwendung sowohl statistischer Methoden als auch Techniken des maschinellen Lernens.
- Sie tiefgehendes Wissen über die neuesten Praktiken in der Prognose haben, aber auch eine Neigung zur Einfachheit pflegen.
- Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten mit einer neugierigen und selbstmotivierten Einstellung besitzen.
- Tiefgehende Kenntnisse in Python, SQL und PySpark haben, mit einem Engagement für hohe Codestandards.
- Praktische Erfahrung in der Nutzung von KI-unterstütztem Codieren zur Entwicklung hochwertiger Produktionscodes haben.
UNSER ANGEBOT
Zalando bietet eine Reihe von Vorteilen, hier ist eine Übersicht, was Sie erwarten können:
- 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-Arbeit pro Woche.
- Arbeiten im Ausland für bis zu 30 Arbeitstage pro Jahr.
- Mitarbeiteraktienprogramm.
- Rabatte auf Mode- und Schönheitsprodukte, die von Zalando verkauft und versendet werden.
- 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 durch unsere Schulungsplattform und halbjährliche Peer-to-Peer-Bewertungen.
Applied Scientist - Demand Forecast (all genders) Arbeitgeber: Zalando
Zalando ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inklusive und vielfältige Arbeitsumgebung fördert, in der Innovation und Kreativität gedeihen. Mit einem hybriden Arbeitsmodell, großzügigen Urlaubsansprüchen und umfangreichen Weiterbildungsangeboten bietet Zalando seinen Mitarbeitern nicht nur die Möglichkeit zur beruflichen Weiterentwicklung, sondern auch ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Berufs- und Privatleben. Die Zusammenarbeit mit talentierten Kollegen in einem dynamischen Team, das an der Spitze der Technologie steht, macht die Position als Applied Scientist zu einer bedeutenden und lohnenden Erfahrung.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Applied Scientist - Demand Forecast (all genders) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Ideen und zeig dein Interesse an der Position als Applied Scientist. Oft sind es persönliche Kontakte, die dir den entscheidenden Vorteil verschaffen können!
✨Bereite dich auf technische Gespräche vor
Mach dich mit den neuesten Trends in der Datenanalyse und Machine Learning vertraut. Sei bereit, deine Kenntnisse in Python, SQL und anderen Tools zu demonstrieren. Zeig, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrung!
✨Sei proaktiv und stelle Fragen
Wenn du die Möglichkeit hast, während des Interviews Fragen zu stellen, nutze sie! Frag nach den Herausforderungen, die das Team aktuell hat, oder wie sie den Erfolg ihrer Vorhersagemodelle messen. Das zeigt dein Interesse und deine Bereitschaft, aktiv zur Lösung beizutragen.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wir bei StudySmarter empfehlen dir, dich direkt über unsere Karriereseite zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält und du alle Informationen über die Stelle und das Team bekommst!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Applied Scientist - Demand Forecast (all genders) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und deine Motivation sind genauso wichtig wie deine Qualifikationen. Lass uns in deinem Anschreiben spüren, warum du für die Rolle brennst.
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um zu zeigen, wie du die Anforderungen der Stelle erfüllst. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und zu sehen, wie du ins Team passt.
Halte es einfach!:Vermeide Fachjargon und komplizierte Formulierungen. Wir möchten, dass deine Bewerbung klar und verständlich ist. Denk daran, dass auch weniger technische Stakeholder deine Bewerbung lesen könnten.
Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnellstmöglich prüfen können.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Zalando vorbereitet
✨Verstehe die Rolle und das Team
Mach dich mit der Partner Tech Applied Science Teamstruktur vertraut. Überlege dir, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zur Verbesserung der Nachfrageprognosen beitragen können. Zeige im Interview, dass du die Ziele des Teams verstehst und wie du aktiv zur Erreichung dieser Ziele beitragen kannst.
✨Bereite technische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu teilen, die deine Erfahrung in der Entwicklung von Prognosemodellen zeigen. Erkläre, welche Methoden du verwendet hast und welche Ergebnisse du erzielt hast. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrung.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du mit verschiedenen Stakeholdern kommunizieren musst, übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten und deine Lösungen klar zu präsentieren. Das wird dir helfen, Vertrauen aufzubauen und deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren.
✨Zeige deine Neugier und Lernbereitschaft
Zalando sucht nach selbstmotivierten Kandidaten. Teile im Interview, wie du dich über neue Technologien und Trends informierst. Diskutiere, wie du Herausforderungen angehst und bereit bist, neue Ansätze auszuprobieren. Das zeigt, dass du proaktiv bist und immer nach Möglichkeiten suchst, dich weiterzuentwickeln.
