Als Senior Machine Learning Engineer arbeitest du im Pricing & Revenue-Kontext an datengetriebenen Verbesserungen für Forecasting, Pricing-Logiken und Produkt-Insights.
Du baust Analysen und Modelle, die im Produkt messbar Wirkung zeigen – mit sauberer Evaluation, solider Datenbasis und pragmatischer Umsetzung.
Du arbeitest dabei eng mit Product & Engineering zusammen.
Deine AufgabenModel Evolution: Du entwickelst und optimierst unsere Forecasting- und Pricing-Modelle sowie datengetriebene Decision-Logiken, immer methodisch pragmatisch und voll auf Impact ausgerichtet.
Signal Hunting: Du arbeitest mit Zeitreihen, Demand-Signalen und heterogenen Datenquellen.
Du definierst Features und Labels so sauber, dass Leakage keine Chance hat.
Measurement & Guardrails: Du verantwortest die Evaluation durch Backtests, robuste Metriken und Segmentierungen.
Du unterstützt bei Holdouts sowie A/B-Logiken und behältst den Check zwischen Offline- und Online-Performance.
Best Practices im ML Engineering: Du setzt neue Maßstäbe für Backtesting, Reproduzierbarkeit und Versionierung.
Für uns zählt: Engineering-Qualität statt reiner Notebook-Lösungen.
Data Visibility: Du baust Dashboards und Reports aus, die Modell- und Business-KPIs transparent machen.
Dein Fokus liegt dabei immer auf höchster Data Quality.
Smart Workflows: Du treibst reproduzierbare Workflows voran (Versionierung, saubere Pipelines, sinnvolle Tests) und automatisierst wiederkehrende Analysen sowie Evaluationsläufe.
Dein ProfilTrack Record: Du hast 4+ Jahre Erfahrung in Data Science oder Applied ML Engineering gesammelt – idealerweise direkt im Produkt- oder Business-Kontext.
Data Intuition: Du besitzt extrem starke SQL-.
Erste Erfahrung mit produktnahen Setups ist ein großes Plus.
Experiment-Mindset: Du beherrscht die Grundlagen von Bias/Leakage-Awareness und weißt,.