Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative ML/Optimierungssysteme für unsere B2B-Logistikpartner.
- Unternehmen: Zalando, ein führendes Unternehmen im Bereich E-Commerce für Mode und Lifestyle.
- Vorteile: Mitarbeiteraktienprogramm, Rabatte auf Produkte, 27 Urlaubstage und Gesundheitsangebote.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Kultur mit offener Feedback-Atmosphäre.
- Warum dieser Job: Lerne von Experten und beeinflusse die Zukunft der Logistik mit deiner Arbeit.
- Qualifikationen: Abschluss in einem quantitativen Fach und praktische Erfahrung in ML oder Optimierung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Die ZEOS-Abteilung ist verantwortlich für alle partnerorientierten Zalando Logistics Solutions. Wir bieten einen ganzheitlichen Ansatz zur Bereitstellung von Fulfillment-Lösungen, die den Bedürfnissen unserer Partner gerecht werden, indem wir diese Dienstleistungen unter einem einzigen Dach vereinen. Unser Ziel ist es, unseren Partnern ein profitables Fulfillment-Erlebnis zu bieten, wobei maschinelles Lernen, Operations Research und datengestützte Lösungen eine entscheidende Rolle spielen.
Wir suchen einen hochmotivierten Junior Applied Scientist, der den Wunsch hat, seine Karriere zu starten, indem er innovative und wirkungsvolle ML/Optimierungssysteme für unsere B2B-Logistikpartner entwickelt. Sie werden Teil eines etablierten Teams von Senior Applied Scientists und Machine Learning Engineers, das in einer funktionsübergreifenden Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Dateningenieuren und Softwareingenieuren arbeitet.
Der Fokus des Teams liegt darauf, unseren B2B-Partnern zu helfen, die Bestandsgesundheit und die Effizienz der Auftragsabwicklung zu verbessern. Mit Anleitung und Mentoring von erfahrenen Teammitgliedern werden Sie dazu beitragen, verschiedene ML/DL-Prognosemodelle (Nachfrage, Rücksendungen, Vorlaufzeiten), stochastische Bestandsoptimierungslösungen, Empfehlungsdienste und aufkommende Agentic AI-Systeme zu entwickeln. Sie werden eine Schlüsselrolle in einem funktionsübergreifenden Team spielen, in dem Ihr Lern- und Wachstumsdrang direkt in Wert für unsere Partner umgesetzt wird!
WARUM SIE INTERESSIERT SEIN SOLLTEN…
- Von Tag Eins lernen und Einfluss nehmen: Sie werden nicht mit Routinearbeiten beschäftigt sein. Sie werden ein aktiver wissenschaftlicher Partner sein, der zusammen mit erfahrenen Wissenschaftlern und Produktteams Probleme definiert und Lösungen entwickelt.
- Komplexe wissenschaftliche Probleme mit Expertenrat angehen: Dies ist Ihre Chance, die Lücke zwischen Akademie und Industrie zu schließen. Sie werden an modernen Herausforderungen in der stochastischen Bestandsoptimierung, der mehrstufigen Nachfrageprognose und Empfehlungssystemen arbeiten.
- Neue Technologien wie Agentic AI erkunden: Während wir die Öffnung von MCP-Servern für unsere Partner untersuchen, werden Sie dabei helfen, zu definieren, wie wir deren Leistung messen.
- In End-to-End-Eigentum wachsen: Sie haben die Möglichkeit, Ideen von der ersten Forschung und Prototypisierung bis zur Produktion zu verfolgen.
- Einfluss auf einer Multi-Händler-Ebene ausüben: Ihre Beiträge werden dazu beitragen, plattformübergreifende Dienste aufzubauen, die sich über Hunderte von verschiedenen Partnern erstrecken.
WIR WÜRDEN UNS FREUEN, SIE KENNENZULERNEN, WENN…
- Sie einen akademischen Hintergrund in einem quantitativen Bereich haben; ein Masterabschluss oder höher ist bevorzugt.
- Sie bis zu 2 Jahre praktische Erfahrung (einschließlich Praktika, Werkstudententätigkeiten oder bedeutenden akademischen/thesis Projekten) in der Anwendung wissenschaftlicher Methoden zur Lösung komplexer Probleme haben.
- Sie eine solide theoretische Grundlage und praktische Erfahrung in mindestens einem der folgenden Bereiche haben:
- Maschinelles Lernen oder Deep Learning für Zeitreihenprognosen.
- Operations Research und Optimierung.
- Grundlagen des Machine Learning Engineering.
- Agentic AI & MCP-Bewertungsrahmen.
- Sie Kenntnisse in SQL und Python haben, mit etwas Erfahrung im Umgang mit Datensätzen.
- Sie über starke Kommunikationsfähigkeiten verfügen und wissenschaftliche Konzepte klar erklären können.
- Sie eine kollaborative, wachstumsorientierte Denkweise haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, durch praktische Erfahrungen zu lernen.
INKLUSIV GESTALTET
Bei Zalando ist es unser Ziel, das führende paneuropäische Ökosystem für Mode- und Lifestyle-E-Commerce zu sein - eines, das inklusiv gestaltet ist. Wir bewerten Kandidaten nur auf der Grundlage von Qualifikationen, Verdiensten und geschäftlichen Bedürfnissen.
UNSER ANGEBOT
- Mitarbeiteraktienprogramm.
- 40% Rabatt auf Mode- und Schönheitsprodukte, die von Zalando verkauft und versendet werden.
- 2 bezahlte Freiwilligentage pro Jahr.
- 27 Tage Urlaub pro Jahr für Vollzeitmitarbeiter.
- Familienservices, einschließlich Beratung und Unterstützung.
- Gesundheits- und Wellnessoptionen.
- Unterstützung und Coaching für psychische Gesundheit.
Junior Applied Scientist (all genders) Arbeitgeber: Zalando
Zalando ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Sie als Junior Applied Scientist von erfahrenen Kollegen lernen und wachsen können. Mit einem klaren Fokus auf Innovation und Teamarbeit haben Sie die Möglichkeit, an spannenden Projekten im Bereich Machine Learning und Optimierung zu arbeiten, während Sie von einer offenen Feedbackkultur und vielfältigen Entwicklungsmöglichkeiten profitieren. Darüber hinaus genießen Sie attraktive Vorteile wie Mitarbeiteraktienprogramme, großzügige Urlaubsregelungen und Rabatte auf Modeprodukte, die das Arbeiten bei Zalando besonders lohnenswert machen.
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 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 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 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 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.
