Remote & Berlin: Senior Data Scientist, Forecasting & Elasticity (m/w/d)
nemensis AG
Ansprechpartner: Saifeddine Zitouni
Berlin, Deutschland
Beschreibung
Gesucht wird ein/e Data Scientist. In dieser Rolle übernimmst du die Verantwortung für die Forecasting- und Preiselastizitäts-Modelle im Kern der Pricing-Engine - Modelle, die unmittelbar kommerzielle Entscheidungen im gesamten Unternehmen beeinflussen. Im Fokus stehen nicht nur Vorhersagen, sondern messbare Ergebnisse: Deine Arbeit geht live und bewegt die relevanten Kennzahlen. Das Unternehmen skaliert seinen Impact deutlich und benötigt entsprechende Expertise, um diese Modelle weiterzuentwickeln.
Du verantwortest den gesamten End-to-End-Lebenszyklus – von Business-Kontext und Modellforschung bis zu automatisierten Pipelines und Retraining - in enger Zusammenarbeit mit dem Senior Management, um Modell-Erkenntnisse in kommerzielle Strategien zu übersetzen.
Rahmenbedingungen:
- Einsatzort: Remote & Berlin
- Start: ab sofort
- Laufzeit: 3–6 Monate
Aufgaben:
- Eigenverantwortliche Betreuung der End-to-End-Forecasting- und Preiselastizitäts-Modelle im Kern der Pricing-Engine – von Feature- und Modellforschung über Evaluierung und Deployment bis zum laufenden Monitoring
- Skalierung der Forecasting-Architektur zur Deckung der wachsenden Nachfrage nach granularen, produktbezogenen Prognosen
- Konzeption und Durchführung von Pricing-Experimenten und A/B-Tests sowie Ableitung klarer, strategischer Handlungsempfehlungen für das Management
- Erarbeitung kommerzieller Insights durch Tiefenanalysen zu Preiselastizität, Kundenverhalten, Marktdynamik und Wettbewerbspositionierung
- Partnerschaft mit Senior-Stakeholdern aus Commercial, Marketing, Produkt und Operations zur Identifikation von Chancen und Lösung komplexer Business-Probleme
- Etablierung von Best Practices für Analytics, Experimentation, kommerzielle Entscheidungsfindung und KI-Einsatz – inkl. Automatisierung des Reportings zur Transparenz von Modellen und Entscheidungen
Anforderungen (Must-Have):
- 5+ Jahre Erfahrung in einer Data-Science-Rolle, idealerweise im E-Commerce- oder Marketplace-Umfeld, mit nachweisbarer Lösung realer Business-Probleme (entscheidend ist die Erfahrung, nicht der exakte Titel)
- Quantitatives Studium in Machine Learning, Informatik, Mathematik, Physik oder vergleichbarem Fachgebiet
- Fundierte Kenntnisse in Statistik, Predictive Modeling und Machine Learning, mit praktischer Erfahrung in Python und SQL
- Praktische Erfahrung mit Zeitreihenprognosen (Time Series Forecasting) – Modellierung, Feature Engineering und Evaluierung
- Erfahrung in Konzeption und Durchführung von A/B-Tests und Experimenten mit messbarem Business-Impact
- Proaktive, selbstständige Denkweise – eigenverantwortliche End-to-End-Betreuung eines Themenfelds mit Interesse an Pricing-, Forecasting- und E-Commerce-Dynamiken
- Starkes Stakeholder-Management und Sicherheit im Umgang mit und in der Präsentation vor Senior Leadership
Nice-to-have:
- Täglicher Einsatz von KI-Tools zur Effizienzsteigerung
- Kenntnisse in kausaler Inferenz und fortgeschrittenem Experimentdesign
- Vertrautheit mit Datenvisualisierungstools (z. B. Tableau, Looker, Power BI)
- Erfahrung in nachhaltigkeitsorientierten Unternehmen oder im Bereich Kreislaufwirtschaft