Data Scientist - Dynamic Pricing & Offer Optimization - Remote-Stelle

TechBiz Global sucht Data Scientist - Dynamic Pricing & Offer Optimization. Die Stelle liegt im Bereich Daten und Analytics und ist vollständig remote. Das Unternehmen schränkt den Wohnort der Kandidatin nicht ein, Sie können sich also von überall bewerben.

Die wichtigsten in der Anzeige genannten Werkzeuge sind: Python, Machine Learning. Der Lebenslauf sollte konkrete Beispiele genau dieser Fähigkeiten zeigen.

Das Unternehmen hat keine Zahl veröffentlicht, das klärt sich im Gespräch. Zu den Arbeitszeiten stellt die Anzeige keine Bedingung.

Diese Stelle hat eine automatische Prüfung durchlaufen: Anzeigen, die eine ausländische Arbeitserlaubnis, Visa-Sponsoring, eine bestimmte Staatsangehörigkeit oder den Wohnsitz in einem genannten Land verlangen, kommen nicht auf die Liste.

Bei TechBiz Global bieten wir unseren führenden Kunden spezialisierte Rekrutierungsdienste an. Wir suchen derzeit einen Data Scientist, der eines unserer Kundenteams unterstützt. Diese Rolle bietet eine fantastische Gelegenheit für Profis, die in einem innovativen Umfeld gedeihen möchten.

Hauptzuständigkeiten:

- Entwicklung und Implementierung von Modellen für: - Preissensibilitätsanalyse / Conversion Forecasting - Customer Churn Analyse / Retention Enhancement - Marktsegmentierung & Ähnlichkeitsanalyse (Clustering, K-Nearest Neighbors) - Produktempfehlung / Scoring-Algorithmen

Design und Durchführung von A/B-Tests und Uplift-Modellen zur Bewertung der Kampagneneffektivität.

Erstellen Sie Simulationswerkzeuge für die Preisanalyse von Szenarien und hypothetische Tests.

Etablieren Sie automatisierte Workflows für Modellschulungen, Scoring und regelmäßige Updates.

Arbeiten Sie mit Data Engineers zusammen, um eine nahtlose Feature-Integration zu gewährleisten.

- Arbeiten Sie mit dem Business Strategy-Team zusammen, um Erkenntnisse in umsetzbare Regeln und Kriterien umzuwandeln.

Integrieren Sie Echtzeit-Feedback-Mechanismen (Kauf, Ablehnung, Ablauf), um Modelle zu verfeinern.

Anforderungen:

- Erfahrung: 5-8 Jahre in Applied Machine Learning, Statistical Modeling und Data Science für Großprojekte.

- Expertise in Machine Learning, Statistik und Ökonometrie.

- Kenntnisse in Python (Pandas, scikit-learn, numpy, statsmodels, xgboost, lightGBM).

- Kenntnisse des Model Lifecycle Management (MLOps).

- Vertieftes Verständnis der wichtigsten Leistungsindikatoren für die Telekommunikation: ARPU, Ladefrequenz, Größe der Kundenbörse, Abwanderungsrate usw.

- Fähigkeiten in der Gestaltung von Feature-Engineering-Pipelines und Durchführung von A / B-Tests.

- Fähigkeit, Dateneinblicke und Narrative für nicht-technische Zielgruppen zu präsentieren.

Bevorzugte Qualifikationen:

Hintergrund in Telecom Offer & Recharge Modeling oder Dynamic Pricing Systems.

Vertrautheit mit Pricefx PriceAI, Adobe Target Recommendations oder Reinforcement Learning Frameworks.

- Einblick in Elastizitätskurven, Customer Lifetime Value (CLV) und Angebotsmüdigkeitsanalyse.

Erfahrung in der Zusammenführung von Ergebnissen des maschinellen Lernens in geschäftliche Entscheidungssysteme oder regelbasierte Motoren.

Highlights:

- Remote Work - Teil der Data & AI Engineering Abteilung - Ursprünglich veröffentlicht in der Himalaya-Region