Über Holidu
Holidu ist eines der weltweit am schnellsten wachsenden Technologieunternehmen für Ferienwohnungen. Unsere Mission ist es, das Buchen und Vermieten von Ferienunterkünften zu erleichtern, indem wir Gastgebern dabei helfen, mehr Buchungen mit weniger Aufwand zu generieren und Gäste dabei unterstützen, eine Ferienwohnung zu finden, die sie wirklich genießen können. Unser Team von über 700 Mitarbeitern aus mehr als 60 Nationen teilt eine Leidenschaft für Technologie, den Ehrgeiz für ständige Verbesserung und den unbedingten Willen, das beste Erlebnis für mehr als 40.000 Ferienhausvermieter und 4 Millionen jährliche Gäste zu bieten.
Deine Aufgaben
- Entwickle hocheffiziente Modelle und Verbesserungen für unsere Ranking-, Empfehlungs- und Personalisierungssysteme mit der Freiheit, neue, kreative Ansätze zu erforschen.
- Überführe Modelle von der Konzeption in die Produktion, überwache ihre Leistung kontinuierlich und optimiere sie, um Genauigkeit und Effizienz zu steigern.
- Entwerfe und führe A/B-Tests als integralen Bestandteil der Ranking-Entwicklung durch; der Erfolg wird an erfolgreichen Experimenten pro Quartal und der Entscheidungszeit gemessen.
- Arbeite eng mit Produktmanagern und Softwareentwicklern zusammen, um Ranking-Verbesserungen zu identifizieren, zu priorisieren und auszuliefern.
- Stelle die Zuverlässigkeit von Modellen in der Produktion sicher, gemessen an der Übereinstimmung von Online- und Offline-Ergebnissen, Modell- und Datendriftmetriken, Latenz und Uptime-SLAs sowie automatisierter Überwachungsabdeckung.
- Treibe unsere MLOps-Praktiken mit CI/CD-Pipelines, Retraining-Workflows, Linienprotokollierung und Dokumentation voran.
- Zeige Führung in Data-Science-Projekten, indem du die technische Ausrichtung prägst, Initiativen konzipierst und das Team bei der Priorisierung und Projektausführung anleitest.
Dein Profil
- 4+ Jahre Erfahrung als Data Scientist mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz bei der Anwendung von ML-Modellen zur Lösung echter Geschäftsprobleme
- Erfahrung in der Arbeit an Ranking-Modellen oder Empfehlungssystemen ist von Vorteil
- Abschluss in Maschinellem Lernen, Informatik, Mathematik, Physik oder einem verwandten Fach
- Fundierte Kenntnisse in Statistik, prädiktiver Modellierung und Machine-Learning-Techniken mit praktischer Erfahrung in Python und SQL
- Erfahrung mit Airflow und dbt ist ein Plus
- Solides Verständnis von Geschäftsabläufen und die Fähigkeit, Erkenntnisse aus Daten in klare, umsetzbare Ergebnisse zu übersetzen
- Eine kollaborative Denkweise und Begeisterung für den Einsatz von Daten zum Aufbau von Weltklasse-Produkten mit echter Auswirkung