Role details

Contract type

Permanent contract

Employment type

Full-time (> 32 hours)

Experience level

Expert

Experience required

6 years minimum

Working hours

Regular working hours

Languages

English

Job source

startup.jobs

Tech stack

Amazon Web Services Data Analysis Cloud Computing Python (Programming Language) Machine Learning SQL Databases Toolchain Snowflake Machine Learning Operations

Requirements

• Deep Experience: Du bringst mindestens sechs Jahre Erfahrung im Bereich Applied ML Engineering oder Data Science mit - idealerweise direkt in einem Produkt- oder Geschäftskontext.
• Proven Impact: Du hast bereits nachweisbare Erfolge in den Bereichen Pricing, Revenue, Forecasting oder ähnlichen “Money-Systemen” erzielt.
• Evaluation-Pro: Du denkst in Offline-vs-Online, erkennst Bias/Leakage sofort und beherrscht das Einmaleins der robusten Metriken und Guardrails.
• Tech-Stack: Deine Python- und SQL-Skills sind auf Production-Niveau (testbar, versioniert, reproduzierbar).
• Startup-DNA: Du liebst das 80/20-Prinzip, arbeitest extrem pragmatisch und willst volle Ownership für deine Themen.
• Sprachkenntnisse: Du kommunizierst fließend und sicher auf Englisch., * Hands-on MLOps & Cloud: Ein Plus ist praktische Erfahrung im Umgang mit MLOps-Tools und Cloud-Infrastruktur, z. B. AWS.
• Domain-Wissen: Erfahrung in Revenue Management oder Dynamic Pricing (z. B. Travel, Mobility, eCommerce).
• Demand-Verständnis: Du weißt, wie Saisonalität, Events und Lead-Times das Pricing beeinflussen.
• Modern Toolchain: Du bist fit in Analytics Engineering (dbt, Snowflake, Metabase) und weißt, wie man eine saubere Datenbasis baut.

About the company

• End-to-End Ownership: Du verantwortest den gesamten Lifecycle von Pricing- und Revenue-Themen - von der Hypothese über die Umsetzung bis zur messbaren Evaluation. Dein Fokus: Klarer Business-Uplift.
• Smart Modeling: Du entwickelst und optimierst Forecasting- und Pricing-Modelle. Dabei entscheidest du pragmatisch, welche Methode uns am schnellsten und stabilsten zum Ziel führt.
• Signal-Expertise: Du bändigst Zeitreihen, Demand-Signale und heterogene Datenquellen. Du stellst sicher, dass Features und Labels absolut sauber und “Leakage-sicher” definiert sind.
• Experimentation-Framework: Du baust ein belastbares Mess-System auf (Holdouts, A/B-Tests, Guardrails) und definierst glasklare Kriterien für Rollout-Entscheidungen.
• Engineering-Grade ML: Du etablierst Standards für Backtesting, Reproduzierbarkeit und Versionierung. Bei uns heißt es: Engineering-Quality statt Notebook-only.
• MLOps Best Practices: Du bringst Best Practices im Bereich MLOps ein und treibst die kontinuierliche Verbesserung unserer ML-Workflows voran.
• Reliable Operations: Du sicherst den Betrieb durch smartes Monitoring, Drift-Erkennung und pragmatische Retraining-Mechanismen.
• Automation & Scale: Du automatisierst Prozesse mit hohem Hebel (Backtests, Monitoring-Checks), um Durchsatz und Qualität massiv zu steigern.
• Data Foundation: Wo es Sinn ergibt, designst du Datenmodelle direkt im Warehouse (Snowflake/dbt) als Basis für verlässliche Metriken und Features.
• Full Transparency: Du standardisierst Dashboards (z. B. Metabase) für unsere Business-KPIs und sorgst dafür, dass die Datenqualität über jeden Zweifel erhaben ist.
• Stakeholder-Sparring: Du priorisierst Anforderungen gemeinsam mit Product & Revenue und übersetzt sie in ML-Lösungen. Dein Motto: Impact vor Output.

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