Data Scientist - Dynamic Pricing & Offer Optimization - vacante remota

La empresa TechBiz Global busca cubrir el puesto de Data Scientist - Dynamic Pricing & Offer Optimization. La vacante pertenece al área de Datos y analítica y es totalmente remota. La empresa no pone ninguna restricción sobre el lugar de residencia, así que usted puede postular desde donde vive.

Las herramientas principales que nombra el anuncio son: Python, Machine Learning. El CV debería mostrar ejemplos concretos justo de esas capacidades.

La empresa no publicó ninguna cifra, eso se aclara en la entrevista. Sobre el horario, el anuncio no pone ninguna condición.

Esta vacante pasó una revisión automática: los anuncios que exigen un permiso de trabajo extranjero, patrocinio de visa, una nacionalidad concreta o residencia en un país determinado no entran en la lista.

En TechBiz Global, ofrecemos servicios especializados de contratación a nuestros clientes principales. Actualmente estamos buscando un Científico de Datos para apoyar a uno de los equipos de nuestro cliente. Este rol presenta una fantástica oportunidad para profesionales ansiosos de prosperar en un entorno innovador.

Responsabilidades clave:

- Elaborar y aplicar modelos para: - Análisis de sensibilidad de precio / Predicción de conversión - Análisis del cliente / Mejora de la retención - Análisis de la Segmentación del Mercado " Similitud (Clustering, K-Nearest Neighbors) - Recomendación del producto / Algoritmos de escocia

- Diseño y realización de pruebas A/B y modelos de elevación para evaluar la eficacia de la campaña.

- Crear herramientas de simulación para el análisis de escenarios y pruebas hipotéticas.

- Establecer flujos de trabajo automatizados para entrenamiento modelo, puntuación y actualizaciones regulares.

- Colaborar con los ingenieros de datos para garantizar la integración de funciones sin costuras.

- Trabajar con el equipo de Estrategia Empresarial para convertir las ideas en reglas y criterios viables.

- Integrar mecanismos de retroalimentación en tiempo real (purchase, rechazo, caducidad) para perfeccionar modelos.

Requisitos:

- Experiencia: 5-8 años en aprendizaje automático aplicado, modelado estadístico y ciencia de datos para proyectos a gran escala.

- Experiencia en aprendizaje automático, estadísticas y econometría.

- Competencia en Python (pandas, scikit-learn, numpy, estadísticamodels, xgboost, lightGBM).

- Conocimiento de la gestión del ciclo de vida modelo (MLOps).

- Comprensión profunda de los indicadores clave de rendimiento de las telecomunicaciones: ARPU, frecuencia de recarga, tamaño de la cartera de clientes, velocidad de churn, etc.

- Habilidades en el diseño de tuberías de ingeniería y realización de pruebas A/B.

- Capacidad para presentar información y narraciones de datos para públicos no técnicos.

Calificaciones preferidas:

- Antecedentes en Telecom Oferta " Modelo de recarga o sistemas de precios dinámicos.

- Familiaridad con Pricefx PriceAI, Recomendaciones de Adobe Target o marcos de aprendizaje de refuerzo.

- Insight into Elasticity Curves, Customer Lifetime Value (CLV) y Oferta Análisis de fatiga.

- Experiencia en fusionar los resultados del aprendizaje automático en sistemas de toma de decisiones empresariales o motores basados en reglas.

Aspectos destacados:

- Trabajo remoto - Parte del Departamento de Ingeniería de Datos - Publicado originalmente en la región de Himalaya