Required skills
- Data Science
- Data Strategy
- Data Analytics
- Python
- AWS SageMaker
- Churn Prediction
- Survival Analysis
- Customer Lifetime Value (CLV)
- Propensity Modelling
- Uplift Modelling
- Explainability
- SHAP
- Fairness
- A/B Testing
- Causal Inference
- Agentic Orchestration
- LLM Orchestration
- Telecommunications
Languages: German
Job description
Project overview
Standort: Zürich
Responsibilities
- Bewertet das bestehende Churn-Modell und einen agentischen Recommender
- Definiert Features, Labels und Evaluation für Churn, CLV und Propensity
- Gestaltet die CLV-Methodik und das Messdesign für Live-Wellen
- Entwickelt Modelle für Personalisierung und Engagement-Zeitfenster pro Kunde
Requirements
Solltest du verfügbar sein und die entsprechenden Voraussetzungen mitbringen, dann klicke gerne auf 'Interesse'.
Bist du nicht verfügbar, trage gerne im Kalender dein baldmögliches Verfügbarkeitsdatum ein.
Für Rückfragen kannst du dich gerne an dein Freelancer Team via [contact removed] wenden.
Vielen Dank und viele Grüße
Dein Freelancer Team
Iskander Business Partner
- Mehr als 7 Jahre Erfahrung in Data Science mit produktiven Modellen
- Erfahrung mit Python und AWS SageMaker
- Erfahrung mit Churn, Survival Analysis und Customer Lifetime Value
- Erfahrung mit Propensity und Uplift Modelling
- Erfahrung mit Explainability, insbesondere SHAP, und Fairness
- Erfahrung mit A/B Testing und Causal Inference
- Erfahrung mit Agentic- beziehungsweise LLM-Orchestrierung
- Erfahrung im Telco-Umfeld
- Fließende Englischkenntnisse
- Standort in Zürich oder Reisebereitschaft beziehungsweise kurzfristige Mobilisierbarkeit nach Zürich
Project details
asap
Dauer: 8 Monate
100 %
Remoteanteil: 40 %
Hintergrund zur Aufgabe: Für unser Kundenunternehmen im Bereich Telekommunikation suchen wir einen Senior Data Scientist (m/w/d). Im Projekt geht es um ML-Modelle auf AWS für Churn, Customer Lifetime Value, Propensity, Personalisierung und den optimalen Kontaktzeitpunkt pro Kunde, ausgespielt über Adobe AEP/AJO und BSI. Die Rolle verantwortet die Bewertung bestehender Modelle sowie die Entwicklung und methodische Ausgestaltung weiterer produktiver Data-Science-Use-Cases im Telco-B2C-Umfeld.
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