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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite innovative ML-Projekte im Bereich Pricing und Revenue mit messbarem Einfluss.
- Arbeitgeber: Dynamisches Unternehmen mit Fokus auf moderne Technologien und Teamarbeit.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein kreatives Arbeitsumfeld.
- Andere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit vielen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Preismanagements und erziele echte Ergebnisse mit deinem Fachwissen.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in ML Engineering oder Data Science und starke Python/SQL-Kenntnisse.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Ihre Rolle
Sie übernehmen die technische Leitung und die vollständige Verantwortung für unsere Themen im Bereich Pricing/Revenue-ML mit einem klaren Fokus auf messbare Auswirkungen. Sie arbeiten eng mit Produkt und Engineering zusammen, definieren Messbarkeit/Experimente und stellen sicher, dass unsere Modelle nicht nur "gut aussehen", sondern auch in der Praxis zuverlässig funktionieren.
Wichtig: Keine disziplinarische Personalverantwortung. Sie führen durch Expertise, Standards und Verantwortung.
Ihre Verantwortlichkeiten
End-to-End-Verantwortung: Sie sind verantwortlich für den gesamten Lebenszyklus von Preis- und Umsatzthemen – von der Hypothese über die Implementierung bis zur messbaren Bewertung. Ihr Fokus: Klarer Geschäftswachstum.
Smart Modeling: Sie entwickeln und optimieren Prognose- und Preismodelle. Sie entscheiden pragmatisch, welche Methode uns am schnellsten und stabilsten zum Ziel führt.
Signal-Expertise: Sie verwalten Zeitreihen, Nachfragesignale und heterogene Datenquellen. Sie stellen sicher, dass Merkmale und Labels absolut sauber und "leakage-proof" definiert sind.
Experimentationsrahmen: Sie bauen ein robustes Messsystem (Holdouts, A/B-Tests, Guardrails) und definieren kristallklare Kriterien für Rollout-Entscheidungen.
Engineering-Grade ML: Sie etablieren Standards für Backtesting, Reproduzierbarkeit und Versionierung. Für uns bedeutet das: Engineering-Qualität statt nur Notebook.
Zuverlässige Operationen: Sie gewährleisten den Betrieb durch intelligentes Monitoring, Drift-Erkennung und pragmatische Retraining-Mechanismen.
Automatisierung & Skalierung: Sie automatisieren hochgradige Prozesse (Backtests, Monitoring-Checks), um Durchsatz und Qualität massiv zu steigern.
Datenbasis: Wo es sinnvoll ist, entwerfen Sie Datenmodelle direkt im Warehouse (Snowflake/dbt) als Grundlage für zuverlässige Metriken und Merkmale.
Volle Transparenz: Sie standardisieren Dashboards (z.B. Metabase) für unsere Geschäft KPIs und stellen sicher, dass die Datenqualität tadellos ist.
Stakeholder-Sparring: Sie priorisieren Anforderungen gemeinsam mit Produkt & Revenue und übersetzen diese in ML-Lösungen. Ihr Motto: Impact über Output.
Ihr Profil
Tiefe Erfahrung: Sie haben mehr als 5 Jahre relevante Erfahrung in ML Engineering, Data Science oder Analytics (oder eine gleichwertige Erfolgsbilanz, die uns überzeugt).
Nachweisbarer Einfluss: Sie haben bereits nachweislichen Erfolg in den Bereichen Preisgestaltung, Umsatz, Prognosen oder ähnlichen "Geldsystemen" erzielt.
Evaluationsprofi: Sie denken offline vs. online, erkennen sofort Verzerrungen/Leckagen und beherrschen die Grundlagen robuster Metriken und Guardrails.
Technologiestack: Ihre Python- und SQL-Kenntnisse sind produktionsreif (testbar, versioniert, reproduzierbar).
Startup-DNA: Sie lieben das 80/20-Prinzip, arbeiten extrem pragmatisch und möchten die volle Verantwortung für Ihre Themen übernehmen.
Sprachkenntnisse: Sie kommunizieren fließend in Deutsch und sicher in Englisch.
Bonuspunkte (Nice-to-haves)
Domänenwissen: Erfahrung im Revenue Management oder dynamischer Preisgestaltung (z.B. Reisen, Mobilität, E-Commerce).
Nachfrageverständnis: Sie wissen, wie Saisonalität, Ereignisse und Vorlaufzeiten die Preisgestaltung beeinflussen.
Moderne Toolchain: Sie sind versiert in Analytics Engineering (dbt, Snowflake, Metabase) und wissen, wie man eine saubere Datenbasis aufbaut.
Staff Machine Learning Engineer - Pricing & Revenue (m/f/d) Arbeitgeber: happyhotel
Kontaktperson:
happyhotel HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Staff Machine Learning Engineer - Pricing & Revenue (m/f/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe deine Fähigkeiten in Python und SQL, denn die werden oft getestet. Wir können dir Ressourcen empfehlen, die dir helfen, dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Sei bereit, deine Erfolge zu präsentieren! Zeige konkrete Beispiele, wie du in der Vergangenheit messbare Ergebnisse erzielt hast. Das macht einen großen Unterschied!
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören und gemeinsam an spannenden Projekten zu arbeiten!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Staff Machine Learning Engineer - Pricing & Revenue (m/f/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Verwende eine lockere Sprache und lass deine Leidenschaft für Machine Learning und Pricing durchscheinen. Das macht deine Bewerbung authentisch und ansprechend.
Mach es konkret!: Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei spezifisch. Nenne konkrete Projekte oder Erfolge, die du erzielt hast. Zeig uns, wie du messbare Ergebnisse in der Vergangenheit erzielt hast – das ist genau das, was wir suchen!
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, um sicherzustellen, dass alles klar und professionell ist.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns landet. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei happyhotel vorbereitest
✨Verstehe die Rolle in der Tiefe
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten des Staff Machine Learning Engineer - Pricing & Revenue vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Erfolge in diesen Bereichen einen messbaren Einfluss auf das Unternehmen haben können.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Bereich Preisgestaltung und Umsatzoptimierung. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen und zu erklären, wie du dabei vorgegangen bist und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Zeige deine technische Expertise
Stelle sicher, dass du deine Fähigkeiten in Python und SQL klar kommunizieren kannst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten und eventuell sogar kleine Coding-Aufgaben zu lösen, um deine Produktionsniveau-Fähigkeiten unter Beweis zu stellen.
✨Frage nach den Erwartungen
Nutze die Gelegenheit, um Fragen zu stellen, die dir helfen, die Erwartungen des Unternehmens besser zu verstehen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich Pricing und Revenue und wie du dazu beitragen kannst, diese zu meistern. Das zeigt dein Interesse und deine Bereitschaft, Verantwortung zu übernehmen.