Beschreibung
Senior Data Scientist für Dynamic Pricing (m/w)Mit rund 1000 angestellten Mitarbeitern und derzeit 500 freien Beratern unterstützen wir namhafte Unternehmen bei der Umsetzung ihrer IT Projekte.
Für einen unserer Endkunden in Hamburg suchen wir aktuell freiberufliche Unterstützung durch einen Senior Data Scientist (m/w) im Bereich Dynamic Pricing.
Aufgabenbeschreibung:
- Fachliche Weiterentwicklung der automatisierten Preissetzung (Dynamic Pricing) beim Kunden. Die Aufgabe erfordert sowohl fachliches Verständnis als auch weitreichende Qualifikationen im analytischen Bereich.
- Für diese Art der Prognostik wurde ein erster lauffähiger Prototyp für ein spezifisches Sortiment entwickelt und implementiert. Die Weiterentwicklung und Ausweitung auf weitere Sortimente erfordert weiterhin hohe Innovationskraft in Hinblick auf die verwendeten statistischen Methoden und Tools (Analytics-Systeme und -Programmiersprachen), sowie die zu nutzenden Daten.
- Unterstützung eines Unternehmens-internen Data Science Teams bei der Weiterentwicklung bestehender statistischer Modelle für das Dynamic Pricing, sowie auch Neuentwicklung von effizienteren Pricing-Modellen.
- Definition neuer Prädiktoren gemeinsam mit dem Team und ggf. Anbindung und Zusammenführung neuer Datenquellen, sowie ggf. Implementierung neuer innovativer statistischer Methoden für die grundlegende Absatzprognose.
- Übersetzung der fachlichen Spezifika der entsprechenden Sortimente in Algorithmus-Anforderungen, sowie Definition der Anforderungen an die relevanten Daten. Dies können sowohl bereits „gehobene“ Daten sein als auch bislang nicht erschlossene Daten.
- Festlegung der erforderlichen Prozesse im gegebenen Setting der Analytics-Systeme in der BI-Infrastruktur.
Umfangreiches Tool-Set, das für Projekt zur Verfügung steht: Python, Spark, R, Teradata SQL, Hive, Datameer etc.
Anforderungen:
- Umfangreiche Erfahrung im Bereich multivariate Statistik, Machine Learning, Data Mining, Scoring-Entwicklung, Predictive Analytics
- Modellierung in R, Python oder Spark
- Teradata-SQL-Kenntnisse (zwingend notwendig)
- Erfahrungen mit Big-Data-Technik wie z. B. Hadoop, Hive, Spark, Kafka oder anderen
- Ausgeprägtes Interesse an E-Commerce, Webdaten
- Kenntnisse im Bereich Supply-Chain-Management und Dynamic Pricing
- Idealerweise Java-Kenntnisse
Start: 1.September 2017 (oder asap)
Dauer: zunächst bis 28.02.2018, mit Verlängerungsoption
Auslastung: 100%, vor Ort
Bei Interesse freuen wir uns über die Zusendung Ihres Skillprofils.