Senior Data Scientist / Projektleiter Dynamic Pricing (m/w)

Beschreibung

Aufgaben:
Aktuell sind wir auf der Suche nach einem Senior Data Scientist (m/w) für ein spannendes Projekt im E-Commerce-Bereich.

Zu Ihren Aufgaben gehören:
+ Projektleitung einer Time-Boxed Discovery zum Thema DynamicPricing
+ Fachliche Anforderungaufnahme
+ Aufnahme des Ist-Prozesses: Aktuell werden die Preissetzungen in der Category manuell vorgenommen. Die zugrundeliegenden Konzepte und Regeln müssen im Austausch mit dem Fachbereich herausgearbeitet werden.
+ Aufnahme der technischen Anforderungen an den Soll-Prozess: Definition der Schnittstellen, die Systemintegration wie auch die Auswahl der zu verwendenden Datenformate
+ Übersetzung der fachlichen Spezifiktionen der entsprechenden Sortimente in Algorithmus-Anforderungen sowie Definition der Anforderungen an die relevanten Daten.
+ Unterstützung des internen Data Scientists bei Konzeption und Entwicklung von statistischen Modellen für das Dynamic Pricing
+ Aufbau effizienter Pricing-Modelle sowie die Etablierung einer regelmäßigen Bereitstellung der empfohlenen Preisanpassungen
+ Zielsetzung ist im ersten Schritt die Entwicklung von vergleichsweise einfachen Modellen, die eher prototypischen Charakter haben
+ Festlegung der erforderlichen Prozesse im gegebenen Setting der Analytics-Systeme in der BI-Infrastruktur
+ Umfeld: großes Data Science Team mit umfangreicher Expertise in vielen verschiedenen fachlichen Kontexten und komplexen statistischen Algorithmen
+ Umfangreiches Tool-Set, das für Projekt zur Verfügung stellt: SAS, Python, Spark, R, Teradata SQL, Hive, Pig, Datameer etc..

Jobtitel:
Senior Data Scientist / Projektleiter Dynamic Pricing (m/w)

Jobnummer:
37302

Stellentyp:
freiberuflich

Einsatzort:
D2, Hamburg

Starttermin:
asap / spätestens 01.02.2016

Dauer:
6 Monate +

Anforderungen:
+ Praktische Erfahrung in der Leitung analytischer Projekte (Organisation, Kommunikation, Planung etc.)
+ Umfangreiche Erfahrung im Bereich multivariate Statistik, Machine Learning, Data Mining, Scoring-Entwicklung, Predictive Analytics
+ Modellierung in SAS, Python oder Spark
+ Teradata-SQL-Kenntnisse (zwingend notwendig), idealerweise NoSQL
+ Erfahrungen mit NoSQL / Big-Data-Technik wie z. B. Hadoop, Hive, Spark, Kafka oder anderen sind willkommen
+ Erfahrung im Handling mit Click-Stream-Daten
+ Ausgeprägtes Interesse an E-Commerce, Webdaten
+ Idealerweise Kenntnisse im Bereich Supply-Chain-Management
+ SAS / R

Zusätzliche Informationen:
Konnten wir Ihr Interesse wecken? Dann freuen wir uns auf die Zusendung Ihres aussagekräftigen Profils unter Angabe Ihrer Stundensatzvorstellung!

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