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

Приєднуйтесь до команди Розваг та Натхнення, щоб вирішувати важливі виклики клієнтів у світі моди та лайфстайл e-commerce. Ви допомагатимете нашим клієнтам орієнтуватися в величезному виборі та покращувати їхній досвід за допомогою натхненних та розважальних модних рішень.

У Zalando ми прагнемо бути відправною точкою для моди, що інклюзивна за дизайном. Ми оцінюємо кандидатів виключно на основі кваліфікацій, заслуг та бізнес-потреб. Ми заохочуємо заявки від осіб будь-якої гендерної ідентичності, сексуальної орієнтації, особистих виразів, расових ідентичностей, етнічностей, релігійних переконань та стану інвалідності. Нас цікавлять лише ваші кваліфікації, тому будь ласка, виключіть ваші фотографії, вік та сімейний стан з вашого резюме.

Для чудового досвіду кандидата, повідомте нас, якщо вам потрібні будь-які умови, щоб ми могли підтримати вас протягом процесу найму.

Дізнайтеся більше про нашу стратегію різноманіття та інклюзії: do.BETTER

Відкрийте для себе наші групи підтримки працівників: Employee Resource Groups

• Розробка систем, що керують та покращують видимість спонсорованого контенту на Zalando.
• Розвиток алгоритмів машинного навчання для персоналізації вибору контенту.
• Подальший розвиток справедливих та здорових можливостей розміщення реклами, які підвищують довгострокову цінність для клієнтів.
• Створення та управління великими маштабними реальновремонними системами машинного навчання для розміщення реклам.
• Генерація практичних інсайтів з даних понад 51 мільйона клієнтів.
• Участь у високоефективних корпоративних проектах.
• Проектування продуктів машинного навчання, що вирішують реальні потреби клієнтів.
• Робота з широким спектром технологій та методів, з великими можливостями для зростання.

• Ступінь магістра або вищий (PhD) в області кількісної економіки, інформатики або пов’язаної кількісної дисципліни, з твердою основою в статистиці, економетриці, мікроекономіці та обчислювальних методах.
• Попередній досвід у AdTech, реальному машинному навчанні та системах рекомендацій та ранжування.
• Глибоке розуміння машинного навчання та експертиза в як мінімум одній області підходів ML (наприклад, лінійні моделі, глибоке навчання, системи рекомендацій).
• Сильний теоретичний бекграунд у мікроекономіці, економетриці, причинно-наслідкових висновках та машинному навчанні.
• Володіння Python та SQL, досвід роботи з Git, а також досвід роботи з хмарними сервісами (наприклад, S3, SageMaker, DynamoDB).
• Досвід створення виробничих рішень з інженерами.
• Зацікавленість у вивченні нових технологій.

• Культура довіри, наділення повноваженнями та конструктивного зворотного зв’язку, з внутрішні