Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und skaliere Datenpipelines und ML-Infrastruktur für unsere AdTech-Plattform.
- Unternehmen: Zalando, ein führendes Unternehmen im Bereich Mode und Lifestyle E-Commerce.
- Vorteile: 27 Tage Urlaub, hybrides Arbeiten, Mitarbeiterrabatte und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Arbeite mit einem talentierten Team an innovativen Lösungen im Bereich maschinelles Lernen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Softwareentwicklung, Datenengineering und MLOps erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 61650 - 75350 € pro Jahr.
THE ROLE & THE TEAM
Zalando Marketing Services (ZMS) stands for a new era of marketing in fashion e-commerce.
We enable fashion, beauty, and lifestyle partners to engage with +60 million active customers across European markets on Zalando and beyond, providing access to exclusive audiences and smart marketing tools.
We are ambitious and committed to being the starting point of fashion for our customers and partners; therefore, we are re‑founding and scaling our Applied Science and Engineering backbone for Ads Personalization, working backwards from user, content, and context understanding.
In ZMS Tech, we are currently evolving our real‑time inference sponsored prediction system and building a brand‑new Ad candidate retrieval system to deal with millions of sponsored ads opportunities in a real‑time, low‑latency, and high‑volume fashion.
As a Senior ML/Data Engineer, you will work with a talented cross‑functional team made up of Applied Scientists, Software Engineers, Data Engineers, Product Managers, and Designers.
Together, you will build and scale data pipelines and machine learning infrastructure for our next‑generation Ad Tech platform.
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.
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)
- Design & Architecture: Play a key role in the design, architecture, and development of end‑to‑end data engineering and MLOps solutions with full operational responsibilities on cloud infrastructure (AWS, Databricks, Kubernetes).
- Streaming
Pipelines: Gather requirements and design high‑throughput, low‑latency batch and real‑time feature pipelines using Apache Flink (Java) and Spark (Python) to provision production‑grade features to our central Hopsworks Feature Store.
- System
Operationalization: Drive the operationalization, model serving, and maintenance (MLOps/MLaa S) of our real‑time inference sponsored prediction system and new Ad candidate retrieval systems.
- Science Collaboration: Collaborate closely with Applied Scientists to optimize data pipeline runtime, data quality, and model performance, latency, and memory usage.
- Operational
Excellence: Take ownership of the operational excellence of our AI systems, implementing robust CI/CD pipelines, continuous monitoring, and automated alerting for distributed systems to maximize scalability and reliability.
- Communication & Roadmapping: Communicate effectively with product managers, data scientists, and engineering peers, translating complex engineering concepts into actionable roadmaps.
- Workflow Automation: Strive to continuously improve and automate the time‑to‑market for the team's experimentation‑to‑production workflows.
- WE' D LOVE TO MEET YOU IF
- Solid Foundation: You hold a degree in Computer Science, a related technical field, or have equivalent practical experience showcasing strong software engineering fundamentals.
- Streaming & Data
Engineering: You have significant hands‑on experience designing, building, and maintaining high‑throughput, low‑latency data streaming applications.
Practical experience with Apache Flink and Spark is highly required.
- MLOps & Model
Serving: You possess professional experience in machine learning operationalization, model serving (e. g., Triton, Sage Maker), data version control, and workflow orchestration (e. g., Airflow or Databricks workflows).
- Strong
- Programming
Skills: You are proficient in Java and/or Python, with a strong passion for writing clean, testable, and maintainable production code.
Familiarity with ML libraries (e. g., Py Torch, Tensor Flow) is a major plus.
- Modern Practices: You are well‑versed in Agile methodologies, CI/CD pipelines, and establishing effective metrics and monitoring for large‑scale distributed systems.
- Collaboration & Mentorship: You have experience working closely with applied scientists and mentoring other engineers, with excellent verbal and written communication skills to bridge technical gaps across stakeholders.
- 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
- #J-18808-Ljbffr
Senior Machine Learning Engineer (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 Machine Learning Engineer (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 Machine Learning Engineer (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 Machine Learning Engineer (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!