Senior Applied Scientist (Ads Ranking) - Inspiration & Entertainment (all genders)

Dołącz do naszego Zespołu Inspiracji i Rozrywki, aby stawić czoła istotnym wyzwaniom klientów w dziedzinie e-commerce w modzie i stylach życia. Pomóż naszym klientom poruszać się w ogromnym wyborze i poprawić ich doświadczenia dzięki inspirującym i rozrywkowym rozwiązaniom w modzie.

W Zalando dążymy do tego, aby być punktem wyjścia do mody, który jest inkluzywny z założenia. Kandydatów oceniamy wyłącznie na podstawie kwalifikacji, zasług i potrzeb biznesowych. Zachęcamy do składania aplikacji osoby o wszystkich tożsamościach płciowych, orientacjach seksualnych, osobistych ekspresjach, tożsamościach rasowych, etnicznych, przekonaniach religijnych oraz statusach niepełnosprawności. Interesują nas jedynie Twoje kwalifikacje, więc prosimy o pominięcie zdjęcia, wieku i stanu cywilnego w CV.

Dla doskonałego doświadczenia kandydata, poinformuj nas, czy potrzebujesz jakichkolwiek udogodnień, abyśmy mogli Cię wesprzeć w trakcie procesu rekrutacji.

Dowiedz się więcej o naszej strategii różnorodności i inkluzywności: do.BETTER

Poznaj nasze grupy zasobów pracowniczych: Grupy Zasobów Pracowniczych

• Tworzenie systemów zarządzających i poprawiających widoczność treści sponsorowanych na Zalando.
• Udoskonalanie algorytmów uczenia maszynowego w celu personalizacji wyboru treści.
• Rozwijanie sprawiedliwych i zdrowych możliwości rozmieszczania reklam, które zwiększają długoterminową wartość dla klienta.
• Tworzenie i zarządzanie dużymi, rzeczywistymi systemami uczenia maszynowego do umieszczania reklam.
• Generowanie praktycznych wniosków z danych ponad 51 milionów klientów.
• Udział w projektach o dużym wpływie na firmę.
• Projektowanie produktów uczenia maszynowego, które rozwiązują rzeczywiste potrzeby klientów.
• Praca z szerokim zakresem technologii i metod, z wieloma możliwościami rozwoju.

• Tytuł magistra lub wyższy (PhD) w dziedzinie ekonomii ilościowej, informatyki lub pokrewnej dyscypliny ilościowej, z solidnym doświadczeniem w statystyce, ekonometrii, mikroekonomii oraz metodach obliczeniowych.
• Poprzednie doświadczenie w AdTech, rzeczywiste uczenie maszynowe oraz systemy rekomendacji i klasyfikacji.
• Dogłębne zrozumienie uczenia maszynowego i biegłość w co najmniej jednej dziedzinie podejścia ML (np. modele liniowe, głębokie uczenie, systemy rekomendacji).
• Silne podstawy teoretyczne w mikroekonomii, ekonometrii, wnioskowaniu przyczynowym i uczeniu maszynowym.
• Biegłość w Pythonie i SQL, praktyczne doświadczenie z Git oraz doświadczenie w pracy z usługami w chmurze (np. S3, SageMaker, DynamoDB).
• Doświadczenie w budowaniu rozwiązań produkcyjnych z inżynierami.
• Ciekawość nauki nowych technologii.

• Kultura zaufania, wzmocnienia pozycji i konstruktywnej informacji zwrotnej, z wewnętrznymi gildiami i pracowniczymi grupami zasobów.
• Dzielenie się wiedzą poprzez tech talki, zaangażowanie w open source, wewnętrzną akademię techniczną, blog