Beschreibung
Aufgabe:Projektziel:
Für das System Konzernmanagement-Datenbank (KMDB) ist ein Nachfolger zu erstellen. Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines Prototyps, mit dem die Nutzung von umfangreichen anonymisierten gruppenübergreifenden Daten (CRM-, Transaktions- und Web-Bewegungsdaten) zur Optimierung des Werbemittel-Scoring und die Umstellung des Scorings auf automatisierte Machine Learning Modelle getestet wird. Hierbei wird auch die Anonymisierung der Daten und der Zugriff durch die Einzelgesellschaften konzipiert, koordiniert und umgesetzt. Das Projekt wird agil umgesetzt (Scrum).
- Anforderungsanalyse
- Konzeption, Entwicklung von machine learning-basiertem Scoring-Modell
- Konzeption von Datenbankmodellen
- Testing (altes gegen neues Verfahren)
- Entwicklung Target Operating Modell
- Integration der Modelle in die lokalen Selektionsprozesse
Anforderung:
- mehrjährige Projekterfahrung als Data Scientist
- Erfahrungen im Bereich Scoring
- Scrum
- Python
Wünschenswert:
- agiles Projektmanagement
Umgebung/Sonstiges:
- Auslastung: 4-5 Tage / Woche
- Option auf Verlängerung
Beginn: 01.04.2016
Dauer: 30.06.2016
Branche: Handel/Konsum