Projektmanagement / „Senior Data Scientist“ - Hamburg (N IS-86192)

Hamburg  ‐ Vor Ort
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Beschreibung

Aufgabe:
- Projektleitung einer Time-Boxed Discovery zum Thema Dynamic Pricing beim Kunden. Die Aufgabe erfordert sowohl fachliches Verständnis als auch weitreichende Qualifikationen im analytischen Bereich.
- fachliche Anforderungsaufnahme: Herausarbeiten der fachlichen Zielsetzungen, Definition von Ziel-KPIs sowie Definition der Kriterien für den Maßnahmenerfolg. Hierfür ist ein regelmäßiger und enger Austausch mit den Fachbereichen unerlässlich.
- Aufnahme des Ist-Prozess: 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. Dies beinhaltet sowohl die Definition der Schnittstellen, die Systemintegration wie auch die Auswahl der zu verwendenden Datenformate.
- 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, wie z.B. Konkurrenzpreisdaten.
- Unterstützung eines Kunden-internen Data Scientist bei Konzeption und Entwicklung von statistischen Modellen für das Dynamic Pricing. Hierfür werden in Zusammenarbeit mit dem internen Data Scientist Prädiktoren definiert und die erforderlichen Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt. Ziel ist der Aufbau effizienter Pricing-Modelle sowie die Etablierung einer regelmäßigen Bereitstellung der empfohlenen Preisanpassungen.
- Für diese Art der Prognostik bestehen beim Kunden bislang keine expliziten Modelle, so dass hohe Innovationskraft in Hinblick auf die verwendeten statistischen Methoden und Tools (Analytics-Systeme und -Programmiersprachen) sowie die zu nutzenden Daten erforderlich ist.
- Zielsetzung ist im ersten Schritt die Entwicklung von vergleichsweise einfachen Modellen, die eher prototypischen Charakter haben. Eine Betriebssicherung durch die Kunden-IT, die in dieses Projekt nur peripher involviert sein wird, liegt nicht im Scope des Projektes.
- 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

Anforderung:
- 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
- Erfahrung im Handling mit Click-Stream-Daten
- ausgeprägtes Interesse an E-Commerce, Webdaten
- idealerweise Kenntnisse im Bereich Supply-Chain-Management
- Teradata-SQL-Kenntnisse (zwingend notwendig), idealerweise NoSQL

Wünschenswert:
- Erfahrungen mit Big-Data-Technik wie z. B. Hadoop, Hive, Spark, Kafka oder anderen
- Modellierung in SAS, Python oder Spark

Umgebung/Sonstiges:
- Option auf Verlängerung
- Remoteanteil ist möglich nach Absprache
- umfangreiches Tool-Set, das für Projekt zur Verfügung stellt: SAS, Python, Spark, R, Teradata SQL, Hive, Pig, Datameer etc

Beginn: asap
Dauer: 31.03.2016
Branche: Handel/Konsum
Start
01.2016
Dauer
2 Monate
Von
Allgeier Experts Consulting GmbH
Eingestellt
25.01.2016
Ansprechpartner:
Nicole Schütze
Projekt-ID:
1058249
Vertragsart
Freiberuflich
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