Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Nachfrageprognoselösungen und verbessere unsere Algorithmen.
- Unternehmen: Zalando, ein führendes Unternehmen im Bereich Mode- und Lifestyle-E-Commerce.
- Vorteile: 27 Tage Urlaub, Mitarbeiterrabatte und Unterstützung bei der beruflichen Entwicklung.
- Weitere Informationen: Vielfältige und inklusive Unternehmenskultur, die Innovation fördert.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des E-Commerce mit modernster Technologie und einem kreativen Team.
- Qualifikationen: PhD in einem quantitativen Fachgebiet und Erfahrung in der Modellierung von Prognosen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 67500 - 82500 € 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 Senior Applied Scientist werden Sie eng mit Produktmanagern, Ingenieuren und Analysten zusammenarbeiten, um unsere branchenführende Artikel-Nachfrageprognose-Engine zu verfeinern. Sie werden die wissenschaftliche Roadmap für unseren Prognosebereich mitgestalten und mit Principal Scientists und Führungskräften zusammenarbeiten, um die Prognoseleistung zu maximieren, indem wir über einfache Metriken hinausgehen.
INCLUSIVE BY DESIGN
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 pan-europäische 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 sind bestrebt, Vorurteile in unseren Einstellungs- und Beschäftigungsprozessen abzubauen, wobei wir uns auf Ihre Qualifikationen, Fähigkeiten und Beiträge konzentrieren. 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 auf Ihren Fähigkeiten und Ihrem Potenzial zu gewährleisten. Wir setzen uns dafür ein, allen Bewerbern ein außergewöhnliches und zugängliches Erlebnis zu bieten. Wenn Sie Unterstützung während des Einstellungsprozesses benötigen, lassen Sie es uns bitte wissen – wir sind hier, um Ihnen zu helfen.
WAS WIR UNS WÜNSCHEN (UND LIEBEN)
- Konzipieren, Prototypisieren und Produktionsreife von hochmodernen Nachfrageprognoselösungen.
- Technische Probleme und Ergebnisse effektiv mit anderen Teammitgliedern und weniger technischen Stakeholdern kommunizieren.
- Der Eigentümer des gesamten Entwicklungszyklus von Algorithmen sein - von der Entdeckung von Möglichkeiten bis zur Produktion.
- Modelle iterativ verbessern und neue Datenquellen sowie neue Ansätze zur Strukturierung des Problems erkunden.
- Modellpipelines aufbauen und Analyseprozesse optimieren, unter Verwendung gängiger Programmierwerkzeuge (z.B. Python, R, Scala, SQL, PyTorch, Tensorflow usw.).
- Junior-Wissenschaftler betreuen und eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und Wissensaustauschs im Team fördern.
WIR WÜRDEN UNS FREUEN, SIE ZU TREFFEN, WENN…
- (Erforderlich) PhD in Statistik, Mathematik, Physik, Operations Research oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet mit einer soliden theoretischen Grundlage in Statistik, Zeitreihenanalyse und maschinellen Lernmethoden im Zusammenhang mit Prognosen.
- (Erforderlich) Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in der Entwicklung von Prognosemodellen unter Verwendung sowohl statistischer Methoden als auch maschineller Lerntechniken.
- (Erforderlich) Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten mit einer neugierigen und selbstmotivierten Einstellung.
- (Erforderlich) Tiefgehende Kenntnisse in Python, SQL und PySpark, mit einem Engagement für hohe Codestandards.
- (Bevorzugt) Nachgewiesene Führungserfahrung in der Anleitung weniger erfahrener Kollegen in ihrer Arbeit.
UNSER ANGEBOT
Zalando bietet eine Reihe von Vorteilen, hier ist eine Übersicht über das, 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.
- Mitarbeiteraktienprogramm.
- 40% Rabatt auf Mode- und Schönheitsprodukte, die von Zalando verkauft und versendet werden, 30% Rabatt auf Lounge by Zalando, Rabatte von externen Partnern.
- 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.
Senior Applied Scientist - Demand Forecast (all genders) Arbeitgeber: Zalando
Zalando ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir als Store Manager in Hannover nicht nur die Möglichkeit bietet, den wirtschaftlichen Erfolg eines dynamischen Teams zu steuern, sondern auch ein inspirierendes Arbeitsumfeld zu schaffen. Mit attraktiven Vorteilen wie einem Mitarbeiteraktienprogramm, großzügigen Rabatten auf Mode und Beautyprodukte sowie umfangreichen Gesundheits- und Wellnessoptionen fördert Zalando aktiv das Wohlbefinden und die berufliche Entwicklung seiner Mitarbeitenden. Hier hast du die Chance, in einem inklusiven und unterstützenden Team zu arbeiten, das Wert auf Transparenz und authentische Führung legt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Applied Scientist - Demand Forecast (all genders) erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Zalando zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Applied Scientist - Demand Forecast (all genders) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Applied Scientist - Demand Forecast (all genders) bei Zalando gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Zalando vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Zalando entscheidend sein!
