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Zalando Bewertungen für Data Scientist

Aktualisiert am 20. Mai 2022

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Zalando CEO Robert Gentz
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Zalando CEO Robert Gentz
Robert Gentz
8 Bewertungen
    1. 4,0
      20. Mai 2022
      Data Scientist
      Akt. Mitarbeiter, mehr als 3 Jahre
      Berlin
      Empfehlen
      Positive CEO-Bewertung
      Geschäftsprognose

      Pros

      - a nice DS community with a lot of talented colleagues to learn from - a wide range of interesting DS topics - good compensation - agile methods

      Kontras

      - lack of transparency from management - sub-optimal planning of long-term goals - not flexible with regards to home office policy

      Hey Zalando! Thank you for the valuable feedback. It’s great that you’re enjoying the opportunity to work with and learn from talented colleagues on a wide range of interesting topics. We also appreciate your honesty as to where we could improve. Best, - Talent Acquisition Team

      1. 5,0
        28. Feb. 2015
        Data Scientist
        Ehem. Mitarbeiter, mehr als 1 Jahr
        Empfehlen
        Positive CEO-Bewertung
        Geschäftsprognose

        Pros

        Ich habe ca. 1 Jahr bei Zalando im DI Team gearbeitet und viel vom Aufbau des mittlerweile großen Teams mitbekommen. Gerade habe ich zufällig eine äußerst schlechte Bewertung über das Data Intelligence Team gelesen, die ich für extrem subjektiv und übertrieben negativ halte. Natürlich hat jeder seine eigenen Erfahrungen gemacht, aber ich werde mal versuchen meine sehr positive Erlebnisse dort in die Waagschale zu werfen und dabei einigermaßen objektiv zu bleiben. 1) Es gibt einige sehr smarte Leute im DI, die einem unerfahrenen Berufsanfänger schnell was beibringen können. 2) Zeigt man Interesse und Eigeninitiative, kann man sehr gut seine eigenen Ideen ausprobieren und neue Projekte pushen. 3) Einige Projekte sind experimentell und funktionieren nicht. Für mich zeigt das aber, dass man neue Dinge ausprobieren kann. Insgesamt haben die DI Projekte aber sehr viel Impact im Unternehmen. 4) Man lernt alle Bereiche des Unternehmens gut kennen. 5) Es ist sehr viel Zeit für die mathematische Weiterbildung der neuen Mitarbeiter reserviert. Wenn man hier Interesse zeigt, kann man sich gut ausleben und Machine Learning von der Pike auf lernen.

        Kontras

        Insgesamt hatte ich zwar eine sehr positive Erfahrung, aber es gibt natürlich immer ein paar Sachen, die noch nicht so richtig funktionieren und optimierbar sind. 1) Teilweise sind Projekte in meiner Zeit zu nah am Shareholder gewesen. Man sollte in jedem Team Zeit reservieren um auf Eigeninitiative Unternehmensproblem zu lösen. 2) Teams sollten mehr Alltagserfahrungen in den einzelnen Departments sammeln, um neue praktische Ideen zu verwirklichen 3) Das Design der Unternehmenspowerpoint-Folien ist wirklich schrecklich. Setzt da mal nen Designpraktikanten ran! Das macht keinen Spaß. 4) Teilweise könnten Probleme praktischer und weniger mathematisch gelöst werden. Es ist zwar schön, saubere Statistik zu machen, aber manchmal hilft eine Lösung, die schnell und robust funktioniert viel mehr.

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