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15 Jobs in Berlin
Du verantwortest bei rebuy die Forecasting- und Preiselastizitätsmodelle der Pricing Engine, von der Modellforschung über Deployment bis zum Monitoring. Du führst Pricing-Experimente und A/B-Tests durch und übersetzt Ergebnisse in Empfehlungen für die Geschäftsleitung. Die Stelle ist hybrid in Berlin.
75.000–85.000 € pro Jahr
Du verantwortest als Freelancer für 3-6 Monate die Forecasting- und Preiselastizitätsmodelle der Pricing Engine von rebuy. Dazu gehören Modellforschung, Deployment, Monitoring sowie A/B-Tests und Empfehlungen für die Geschäftsführung. Du arbeitest eng mit Commercial, Marketing, Product und Operations zusammen.
120–140 € pro Stunde
Für Rechnungserkennung, Freigabeabgleich und Anomalieerkennung entwickelst du im Data-&-AI-Team LLM-/ML-Lösungen mit Python bis zum Produktivbetrieb. Du verantwortest Evaluation, Monitoring, Kosten und Latenz sowie die Modellpflege mit Platform und Data Engineering. Die Stelle ist in Berlin ausgeschrieben; als Vollzeit-Benefit nennt Moss 20 Tage Arbeit aus dem Ausland.
Betrugsverluste senken, ohne legitime Nutzer zu blockieren: Du modellierst für Marketplace Integrity die Wirkung von Erkennungsregeln und Prävention. Dein Analyse-Backlog umfasst Zahlungs- und Identitätsrisiken sowie Plattformmissbrauch. Du arbeitest in Berlin an drei Tagen im Büro, optional zwei zu Hause und kannst jährlich 30 Tage von überall arbeiten.
Du arbeitest im Support-Analytics-Team von Wolt und unterstützt das Workforce-Management-Team mit Prognosen, Kapazitätsplanung und KPI-Dashboards. Du analysierst Ursachen für SLA-Verbesserungen, prüfst Kostenoptimierungen und beeinflusst Entscheidungen auf Basis von Daten. Die Stelle ist in Berlin hybrid, im Büro oder remote möglich.
Preisempfehlungen, Provisionen und Anbieteranreize sind dein Schwerpunkt im neuen Team Marketplace Economics. Als fachliche Leitung für Pricing und Supply modellierst du Nachfrage und Zahlungsbereitschaft, simulierst Marktgleichgewichte und validierst Empfehlungen durch Experimente. Für die Berliner Stelle gelten drei Büro- und zwei optionale Homeoffice-Tage; 30 Tage im Jahr kannst du weltweit arbeiten.
Von Prognosen bis zu Empfehlungssystemen: Du entwickelst mit Python und Databricks ML-Lösungen und Feature-Pipelines bis zum produktiven Einsatz. Du verantwortest Evaluation und fachliches Mentoring und gestaltest die Roadmap mit. Für Berlin, Hannover und München nennt die Anzeige "hybrid/remote" sowie eine Flexi-Week mit einem leichteren oder freien Tag pro Woche bei vollem Gehalt.
Du entwickelst bei GetYourGuide Data Products für den Marktplatz, darunter LLM-basierte Systeme für Tagging, Landing Pages und Customer Lifetime Value. Du verantwortest Projekte von der Fragestellung bis zum Produktionscode und arbeitest hybrid in Berlin mit drei Bürotagen.
Du verantwortest im Trade Management Datenpipelines für Bruttogewinnberichte und entwickelst Prognosemodelle für Nachfrage und Kapazitäten. Der Schwerpunkt liegt auf eigener Programmierung mit SQL und Python oder R; KI-Werkzeuge unterstützen Entwicklung und Analyse. Deine Ergebnisse fließen in Einkauf, Preisgestaltung und Reedereiverhandlungen ein.
Du baust bei SumUp produktive ML-Systeme für Transaction Monitoring gegen Finanzkriminalität. Dazu gehören Trainingspipelines, Feature Engineering, Deployment, Monitoring und Governance-Dokumentation. Du arbeitest eng mit AML- und Fraud-Operations, Product und Engineering zusammen, im Büro in Berlin.
Du führst ein senioriges, funktionsübergreifendes Team aus Data Scientists, MLOps Engineers und einem Product Manager bei GetYourGuide. Das Team verantwortet unternehmensweit genutzte Data- und ML-Produkte wie Tagging, Landing-Page-Eligibility und Customer-Lifetime-Value-Modelle, teils LLM-basiert. Du steuerst Roadmap, Adoption und Betrieb.
Im Kundenservice untersuchst du, was Kontakte, Erstattungen und Kundenzufriedenheit beeinflusst. Du verantwortest den Care-Analysebacklog und entwickelst Kennzahlen und Modelle für Serviceentscheidungen unter Einbezug des Kundenwerts. Gearbeitet wird in Berlin mit drei Büro- und zwei optionalen Homeoffice-Tagen; jährlich sind 30 Tage weltweites Arbeiten vorgesehen.
Bei Paid Search untersuchst du Auktionen, die zusätzliche Nachfrage durch Marken- gegenüber generischen Suchanfragen und Budgetelastizitäten. Im Growth-Analytics-Team entwickelst du Experimente, verbesserst Attribution sowie Kundenwertmessung und berätst die Marketingleitung. Vorgesehen sind drei Tage im Berliner Büro, zwei optionale Tage zu Hause und zusätzlich 30 Tage weltweites Arbeiten jährlich.
Für Gebote, Targeting und Personalisierung entwickelst und betreibst du ML-Pipelines mit Python und Databricks. Du übersetzt Wachstumsstrategien in technische Roadmaps und verbesserst Kundenwert- sowie Attributionsmodelle für Marketinginvestitionen in Millionenhöhe. Das Berliner Team hat drei feste Bürotage, zwei optionale Homeoffice-Tage und die Möglichkeit, jährlich 30 Tage weltweit zu arbeiten.
Du entwickelst und betreibst ML- und LLM-basierte Datenprodukte für das Operations- und Customer-Support-Team bei Trade Republic in Berlin. Du verbringst die meiste Zeit mit Forschung, Bau, Test und Deployment von Modellen und überwachst sie anschließend im Betrieb.