Data Scientist - Preisgestaltung

Unser Kunde ist ein führendes Unternehmen im Bereich der Metasuchmaschinen für Hotels und bietet eine Plattform, auf der Reisende Preise von hunderten von Buchungsseiten vergleichen können, um die besten Angebote zu finden. In der lebhaften Stadt Essen suchen wir einen Data Scientist für das Team Preisgestaltung, der innovative Algorithmen entwickelt und optimiert, um die Art und Weise, wie Millionen von Reisenden Hotelangebote entdecken, zu revolutionieren. In dieser neu gegründeten Einheit werden Sie eng mit Produktmanagern, Ingenieuren und anderen Data Science-Teams zusammenarbeiten, um komplexe Herausforderungen zu lösen und strategische Erkenntnisse zu liefern. Ihre Aufgaben umfassen das Design analytischer Rahmenwerke und Modelle, die die Preisstrategie und Produktentscheidungen durch datengestützte Einblicke unterstützen. Sie werden Produktionsbereite ML-Modelle für Preisprognosen entwickeln und implementieren sowie A/B-Tests entwerfen, um die Leistung zu messen. Zudem sind Sie verantwortlich für die Kommunikation von Ergebnissen an alle Stakeholder und die Anleitung weniger erfahrener Data Scientists. Unser Kunde bietet ein inspirierendes Arbeitsumfeld, in dem Lernen und Innovation gefördert werden. Sie haben die Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln und einen nachhaltigen Einfluss auf die Reisebranche auszuüben.

Der ideale Kandidat bringt mehr als 5 Jahre Berufserfahrung in der Datenwissenschaft oder verwandten Bereichen mit, in denen er bedeutende Analysen und Produktions-ML-Modelle geliefert hat. Ein fortgeschrittener Abschluss (MSc oder PhD) in Informatik, Statistik, Ingenieurwesen, Mathematik, Wirtschaft oder einem verwandten quantitativen Bereich ist erforderlich. Der Kandidat sollte über nachweisliche Erfahrung im Aufbau, der Bereitstellung und der Wartung von Machine Learning-Modellen in Produktionsumgebungen verfügen, einschließlich Monitoring und Iteration. Eine starke Grundlage in experimentellem Design, statistischen Tests und A/B-Testmethoden ist unerlässlich. Praktische Erfahrung mit Zeitreihen, Optimierungsproblemen, Preisalgorithmen oder Prognosetechniken wird ebenfalls erwartet. Expertenkenntnisse in Python oder R (einschließlich pandas und scikit-learn), SQL und Cloud-Plattformen (z.B. GCP) sind erforderlich. Vorzüge sind Erfahrungen im dynamischen Pricing, Yield Management oder der Umsatzoptimierung sowie Kenntnisse in Reinforcement Learning und realen Geschäftsanwendungen. Der Bewerber sollte über starke mathematische Grundlagen und Problemlösungsfähigkeiten verfügen.