ML Engineer — AI & Operations Research (all genders)

Deine Aufgaben

• Die Gruppe und MICE-Geschäft ist eines der letzten wissenschaftlich unterversorgten Probleme im Revenue Management. Transiente Preisgestaltung hat Jahrzehnte an Literatur und Werkzeugen; die Gruppenpreisgestaltung bleibt in der Branche weitgehend heuristisch.
• Du wirst die Optimierungsprobleme hinter Rockets Intelligenzschicht formulieren und lösen: Gegeben eine Gruppenanfrage, aktuelle Buchungen, prognostizierte transiente Nachfrage und Verfügbarkeit von Funktionsräumen — welche Entscheidung maximiert den GOP des Hotels?
• Optimierungsmodelle für Gruppenpreisgestaltung und Kapazitätszuweisung. Formuliere die Kernentscheidungsprobleme als mathematische Programme: MILP-Formulierungen für Raumblock- und Funktionsraumzuweisungen, Modelle zur quantitativen Schätzung der Verdrängungskosten und Preisempfehlungslogik mit geschäftlichen Einschränkungen als explizite Constraints.
• Nachfragprognose und stochastische Modellierung. Baue die Prognoseschicht, die der Optimierer konsumiert: transiente Nachfrageschätzungen nach Segment und Aufenthaltsdatum, Modelle zur Konversionswahrscheinlichkeit von Gruppen, Stornierungs- und Materialisierungsabschätzungen — mit rigorosem Backtesting auf unserer Databricks-Datenplattform.
• Einblicksgenerierung. Baue die analytische Schicht, die einem Hotel erklärt, warum — kontrafaktische Analysen, was wäre gewesen, wenn unter einer anderen Preisstrategie, Was-wäre-wenn-Simulationen für Revenue-Manager und strukturierte Empfehlungen, die aus historischen RFP- und Buchungsdaten abgeleitet sind.
• Wissenschaftliche Strenge in der Produktion. Etabliere den methodologischen Standard: reproduzierbare Experimente, Benchmark-Instanzen, Ablationen gegen heuristische Baselines und ehrliche Messung der realisierten Umsatzwirkung bei Kunden.

Was Erfolg aussieht:

• 3 Monate: Ein erstes Optimierungsmodell (z.B. verdrängungsbasierte Preisuntergrenzen) validiert gegen historische Buchungsdaten und benchmarked gegen aktuelle heuristische Praktiken.
• 12 Monate: Der Optimierungskern preist Gruppenbuchungen in der Produktion bei mehreren Kunden mit gemessenem GOP-Uplift, die Einsichtsschicht ist ein Verkaufsargument in unseren Unternehmensgeschäften — und du bist in der Position, die Verantwortung für das AI-Team zu übernehmen.

Dein Profil

• MSc oder PhD in Operations Research, angewandter Mathematik, Wirtschaftsingenieurwesen, Informatik oder einem vergleichbaren quantitativen Bereich.
• Solide Grundlagen in mathematischer Optimierung: LP/MILP-Formulierung und Lösungstechniken, idealerweise stochastische oder robuste Optimierung.
• Praktische Erfahrung mit mindestens einem industriellen Solver (Gurobi, CPLEX, OR-Tools, HiGHS) über das Studium hinaus.
• Starke Python-Kenntnisse und die Ingenieursdisziplin, Modelle als wartbare Produktionsdienste zu liefern, nicht nur Notebookstatistik.
• Fähigkeit, ein unordentliches Geschäftsproblem in eine gut formulierte Fragestellung zu übersetzen — und die Lösung einem nicht-mathematischen Stakeholder zu erklären.
• Gute Englischkenntnisse (B2–C1), Deutsch (mind. B2).

Nice to have, nicht erforderlich:

• Hintergrund im Revenue Management, dynamischer Preisgestaltung oder Netzwerk-RM.
• Veröffentlichungen oder eine Dissertation in Optimierung, RM oder angewandter Wahrscheinlichkeit.
• Erfahrung mit entscheidungsfokussierter oder lernverstärkter Optimierung.
• Interesse daran, in technische Führungspositionen eines AI-Teams zu wachsen.
• Column Generation, Zerlegungsmethoden oder Erfahrung mit großangelegten MILP.
• Databricks / Spark-Erfahrung.
• Erfahrung im Gastgewerbe, in der Luftfahrt oder im Transportwesen.

Warum wir?

Wir sind das Technologieunternehmen, das den Gruppen- und Veranstaltungsverkauf in der Hotellerie neu denkt. Unsere Plattform Rocket macht den Prozess von der ersten Anfrage bis zum unterschriebenen Vertrag durchgängig und KI-gestützt. Europäische Hotelgruppen führen ihren Gruppenverkauf bereits darüber. Das bedeutet für dich: Du arbeitest nicht trotz KI, sondern mit ihr.

Was wir bieten

• Arbeit mit echter KI-Technologie auf internationalem Niveau — nicht als Pilotprojekt, sondern als Geschäftsmodell.
• Echter Gestaltungsspielraum. Deine Ideen landen nicht in einem Ideenbriefkasten, sondern in der nächsten Iteration.
• Kurze Wege zur Geschäftsführung. Entscheidungen fallen in Tagen, nicht in Gremienschleifen.
• Wachstum, das du mitgehst. Wir bauen gerade die nächste Unternehmensphase — mit Rollen, Verantwortung und Perspektiven, die es vor einem Jahr noch nicht gab.
• Hauptarbeitsort Leipzig mit regelmäßiger Büropräsenz und flexiblem Homeoffice-Anteil.
• Unbefristeter Vertrag, Vollzeit.
• Leistungsprämien für nachweisbare Erfolge.
• Mehrtägige Teamevents an Orten, die tatsächlich Spaß machen.

So läuft unser Bewerbungsprozess

• Intro-Interview — wir lernen uns kennen, du erfährst, wo wir stehen und wohin wir wollen.
• Case Study oder Technical Study, je nach Rolle — ein echtes Problem aus unserem Alltag, das wir gemeinsam durchgehen.
• Interview mit deiner künftigen Führungskraft und, je nach Position, mit unseren Gründern.
• Vom ersten Gespräch bis zur Entscheidung vergehen bei uns maximal vier Wochen. Und du hörst in jedem Fall von uns — auch dann, wenn es diesmal nicht passt.