Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere komplexe Preisdaten und triff fundierte Entscheidungen zur Umsatzsteigerung.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich industrielle Automatisierung mit breitem Produktspektrum.
- Vorteile: Bedeutender Einfluss auf Preisstrategien und Zugang zu komplexen Datensätzen.
- Weitere Informationen: Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und enge Zusammenarbeit mit Führungskräften.
- Warum dieser Job: Gestalte die Preisgestaltung und verbessere den Kundenwert in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Abschluss in Datenwissenschaft oder verwandtem Bereich und 3-7 Jahre Erfahrung in der Preisanalytik.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 51525 - 62975 € pro Jahr.
About Us
Our client supplies new and surplus industrial equipment for automation, MRO, pneumatic, motion, electronic, hydraulic, HVAC and electrical control applications.
Serving plant-floor operations and facilities-maintenance teams, the retail business manages a broad technical product range from its headquarters in Willingboro, New Jersey.
Its commercial model depends on matching varied customer needs with dependable product availability and disciplined pricing across complex categories.
With operations spanning industrial supply and home improvement and hardware retail, this organisation combines technical product knowledge with a high-volume, data-informed commercial environment.
Pricing decisions influence customer value, inventory movement and profitability across a diverse catalogue, creating strong scope for analytical professionals to deliver measurable business results.
Job Description
The Pricing Data Scientist will turn complex commercial data into pricing decisions that strengthen revenue, margin and customer value.
This role will examine how prices perform across products, customers, channels and market conditions, then translate findings into practical recommendations that improve pricing discipline and commercial outcomes.
Success will involve building trusted analysis, improving the quality and speed of pricing insight, and helping stakeholders act confidently on evidence.
The position combines statistical thinking, data engineering and business judgement, with responsibility for developing repeatable analytical solutions rather than producing isolated reports.
Working with Pricing, Merchandising, Sales, Finance, Operations and senior business leaders, the role will assess performance, model scenarios and support pricing optimisation initiatives.
Clear communication will be essential, as findings must be presented in a way that enables both technical specialists and commercial decision-makers to understand the implications and act on them.
The successful candidate will contribute to a more systematic pricing capability by strengthening data foundations, automating recurring analysis and identifying opportunities hidden within large product and transaction datasets.
A strong focus on accuracy, commercial relevance and measurable impact will define performance in the role.
Key Responsibilities
- Evaluate price, cost, sales, customer, inventory and product data to uncover revenue and margin opportunities.
- Design, test and refine pricing analyses, models and decision-support tools for a diverse industrial product catalogue.
- Measure price performance through metrics such as elasticity, margin contribution, price-volume-mix and competitive positioning.
- Build reliable SQL datasets, recurring reports and analytical workflows that improve access to pricing intelligence.
- Apply Python, statistical methods and data science techniques to forecasting, segmentation, scenario modelling and optimisation problems.
- Investigate unusual pricing, sales or margin movements and identify the commercial drivers behind observed trends.
- Partner with Pricing, Sales, Finance, Merchandising and Operations to define analytical questions and convert results into action.
- Present recommendations to senior stakeholders using concise narratives, clear visualisations and commercially relevant evidence.
- Establish data-quality checks and validation processes to support accurate pricing decisions and dependable reporting.
- Monitor the impact of pricing changes and recommend adjustments based on realised performance.
- Automate manual pricing analysis and contribute to scalable processes, documentation and analytical standards.
- Support scheduled pricing reviews, executive reporting and time-sensitive investigations as business priorities evolve.
Requirements
- Hold a bachelor’s degree in data science, statistics, mathematics, economics, finance, business analytics, computer science or a related quantitative discipline.
- Bring approximately 3–7 years of experience in pricing analytics, data science, revenue management, commercial analytics, business intelligence or a comparable field.
- Demonstrate advanced SQL capability, including joining complex datasets, creating reusable queries and validating analytical outputs.
- Use Python confidently for data preparation, statistical analysis, modelling, automation and exploratory investigation.
- Understand core pricing and commercial concepts, including margin, elasticity, price-volume-mix, segmentation and profitability analysis.
- Apply sound statistical reasoning when assessing patterns, relationships, forecasts and the likely impact of pricing actions.
- Work effectively with large, imperfect datasets while maintaining a disciplined approach to data quality and reproducibility.
- Translate technical analysis into clear recommendations for stakeholders with different levels of analytical expertise.
- Demonstrate strong commercial judgement, structured problem-solving skills and the ability to prioritise high-value questions.
- Use Microsoft Excel at an advanced level, including pivot tables, lookups, scenario analysis and data interpretation.
- Communicate confidently in written, verbal and presentation formats, including with senior leaders.
- Manage multiple analytical initiatives while meeting reporting deadlines and maintaining attention to detail.
Additional experience that would strengthen an application includes
- Experience developing pricing, demand, propensity, forecasting or optimisation models in a retail, distribution or industrial supply environment.
- Familiarity with Power BI, Tableau or comparable business intelligence and visualisation platforms.
- Exposure to Databricks, Snowflake, cloud data warehouses or modern analytical engineering environments.
- Knowledge of experiment design, causal analysis or methods for measuring pricing-change effectiveness.
- Experience integrating ERP, e-commerce, CRM, inventory or transaction data for commercial analysis.
- Evidence of delivering analytical automation that improved decision speed, accuracy or operational efficiency.
Benefits
- Meaningful ownership of pricing initiatives with a direct connection to revenue growth, margin improvement and customer value.
- Broad exposure to industrial automation, MRO, hardware and facilities-maintenance categories, supporting continued commercial and product learning.
- Opportunity to influence pricing strategy across a substantial and technically varied product assortment.
- Close interaction with senior commercial, financial, sales and operational stakeholders, providing strong visibility for high-quality work.
- Scope to modernise reporting, automate repetitive analysis and help establish more mature data-science practices.
- Access to complex real-world datasets that support rigorous modelling, experimentation and professional development.
- Professional growth through work spanning pricing science, retail economics, forecasting, product analytics and business strategy.
- A role based in Downers Grove, Illinois, within an established organisation with a long operating history dating back to 1979.
- Other
The position is based in Downers Grove, Illinois, and is suited to an analytical professional who wants their work to influence tangible commercial decisions.
The strongest candidates will combine technical depth with curiosity about products, customers, inventory and the practical realities of industrial retail.
Applicants should be prepared to demonstrate how they have converted data into action, improved an analytical process or influenced a pricing or profitability outcome.
Experience from retail, distribution, manufacturing, wholesale, revenue management or another data-rich commercial setting may provide relevant preparation.
#J-18808-Ljbffr
Pricing Data Scientist (Ref: 197980) Arbeitgeber: Forsyth Barnes
Als wachsendes Einzelhandelsunternehmen mit einer großen Multi-Standorte-Immobilie bieten wir Ihnen die Möglichkeit, Teil eines etablierten IT-Teams zu werden, in dem Sie echte Verantwortung für die Infrastrukturoperationen übernehmen. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und persönliche Entwicklung, während wir Ihnen durch hybride Arbeitsmodelle und wettbewerbsfähige Gehälter die Flexibilität bieten, die Sie benötigen. Bei uns haben Sie die Chance, Ihre technischen Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld weiterzuentwickeln und aktiv zur Unterstützung des Unternehmenswachstums beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Pricing Data Scientist (Ref: 197980) erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Forsyth Barnes zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Pricing Data Scientist (Ref: 197980) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Pricing Data Scientist (Ref: 197980) bei Forsyth Barnes gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Forsyth Barnes vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Forsyth Barnes entscheidend sein!