Data Scientist - Dynamic Pricing & Offer Optimization - offerta da remoto

L'azienda TechBiz Global cerca: Data Scientist - Dynamic Pricing & Offer Optimization. La posizione rientra nella categoria Dati e analytics ed è interamente da remoto. L'azienda non pone alcun vincolo sul luogo di residenza del candidato, quindi può candidarsi da dove vive.

Gli strumenti principali citati nell'annuncio sono: Python, Machine Learning. Il curriculum dovrebbe mostrare esempi concreti proprio di queste competenze.

L'azienda non ha pubblicato alcuna cifra, se ne parla al colloquio. Sull'orario di lavoro l'annuncio non pone alcuna condizione.

Questa offerta ha superato un controllo automatico: gli annunci che richiedono un permesso di lavoro estero, la sponsorizzazione del visto, una cittadinanza specifica o la residenza in un paese indicato non entrano in elenco.

A TechBiz Global, offriamo servizi di reclutamento specializzati ai nostri clienti premier. Stiamo attualmente cercando un Data Scientist per supportare una delle squadre del nostro cliente. Questo ruolo presenta una fantastica opportunità per i professionisti desiderosi di prosperare in un ambiente innovativo.

Responsabilità chiave:

- Sviluppare e implementare modelli per: - Analisi della sensibilità dei prezzi / Previsione della conversione - Analisi del cliente / Miglioramento della conservazione - Mercato Segmentation & Analisi della somiglianza (Clustering, K-Nearest Quartiere) - Raccomandazione prodotto / Algoritmi di punteggio

- Progettazione e conduzione di test A/B e modellazione uplift per valutare l'efficacia della campagna.

- Creare strumenti di simulazione per l'analisi dello scenario di prezzi e test ipotetici.

- Stabilire flussi di lavoro automatizzati per la formazione di modelli, punteggio e aggiornamenti regolari.

- Collaborare con gli ingegneri dati per garantire l'integrazione delle funzionalità senza soluzione di continuità.

- Lavorare con il team Business Strategy per convertire intuizioni in regole e criteri attuabili.

- Integrare meccanismi di feedback in tempo reale (acquisto, rifiuto, scadenza) per affinare i modelli.

Requisiti:

- Esperienza: 5-8 anni in Apprendimento macchina applicata, Modellazione statistica e Scienza dei dati per progetti su larga scala.

- Competenza nell'apprendimento delle macchine, statistica ed econometrica.

- Proficienza in Python (pandas, scikit-learn, numpy, statsmodels, xgboost, lightGBM).

- Conoscenza della gestione del ciclo di vita modello (MLOps).

- comprensione approfondita degli indicatori chiave delle prestazioni delle telecomunicazioni: ARPU, frequenza di ricarica, dimensione del portafoglio clienti, tasso di churn, ecc.

- Competenze nella progettazione di condutture di ingegneria e nella conduzione di test A/B.

- Capacità di presentare intuizioni di dati e narrazioni per il pubblico non tecnico.

Preferiti:

- Background in Telecom Offer & Recharge Modeling o Dynamic Pricing Systems.

- Familiarità con Pricefx PriceAI, Raccomandazioni Adobe Target, o Quadri di Apprendimento Rinforzamento.

- Insight into Elasticity Curves, Customer Lifetime Value (CLV), e Offrire analisi della fatica.

- Esperienza nella fusione dei risultati dell'apprendimento automatico in sistemi decisionali aziendali o motori basati su regole.

Punti salienti:

- Lavoro remoto - Parte del Dipartimento di Ingegneria Dati e AI - Originariamente pubblicato nella regione dell'Himalaya