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# Interim Data Scientist Churn Prediction

- **Company:** Michael Page International (Deutschland) GmbH
- **Location:** Berlin, Germany
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Contract
- **Skills:** Data Analysis, ARM Architecture, Microsoft Azure, Customer Data Management, Data Infrastructure, Machine Learning, Power BI, SQL Databases, Snowflake, Machine Learning Operations
- **Published:** July 31, 2026
- **Apply:** https://www.michaelpage.de/job-detail/interim-data-scientist-mwd-churn-prediction/ref/jn-072026-7074817

## About the Role

* Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung als Data Scientist oder Data Analyst (gn)
 * Nachweisbare Projekterfahrung im Bereich Churn Prediction (idealerweise mehrere Projekte)
 * Erfahrung mit Customer Lifetime Value (CLV) Modelling
 * Erfahrung in Subscription-, Membership- oder Abo-Geschäftsmodellen
 * Sehr gute Kenntnisse in Snowflake (insbesondere Snowflake Cortex)
 * Erfahrung in der Entwicklung und Operationalisierung von Machine-Learning-Modellen
 * Sehr gute SQL-Kenntnisse
 * Erfahrung mit Azure
 * Erfahrung mit Power BI
 * Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit und hohe Stakeholder-Orientierung
 * Selbstständige und ergebnisorientierte Arbeitsweise
 * Verhandlungssichere Englischkenntnisse, da Englisch die Projektsprache ist

Nice-to-have

 * Deutschkenntnisse
 * Erfahrung mit Customer Data Platforms (CDP)
 * Erfahrung im Bereich Customer Analytics, CRM Analytics oder Retention Management
 * Kenntnisse im Bereich MLOps und produktiver ML-Architekturen

## Description

Aufgaben, * Entwicklung, Training und Optimierung eines produktionsreifen Churn-Prediction-Modells

 * Analyse von Kunden- und Mitgliederdaten zur Identifikation relevanter Churn-Treiber
 * Aufbau eines Risk-Scorings auf Mitgliederebene zur Vorhersage von Kündigungswahrscheinlichkeiten
 * Erstellung von Risikokohorten (z. B. High Risk, Medium Risk, Low Risk)
 * Bereitstellung der Ergebnisse für die Anbindung an die Customer Data Platform (CDP)
 * Nutzung von Snowflake Cortex sowie relevanten ML-Funktionen und Feature-Store-Konzepten
 * Deployment des Modells in eine produktive Umgebung
 * Zusammenarbeit mit Fachbereichen und Stakeholdern zur Definition der fachlichen Anforderungen
 * Erstellung einer vollständigen technischen und fachlichen Dokumentation
 * Wissenstransfer und Übergabe an interne Teams, sodass das Modell eigenständig weiterbetrieben werden kann


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