Мы используем технические cookie и обезличенный журнал посещений Zorky. Яндекс Метрику (данные хранятся на серверах в РФ) включаем только с вашего согласия. Данные не продаём. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky в тестовом режиме — всё бесплатно. Вакансии и страницы компаний открыты всем; ссылки на объявления и личная подборка — после регистрации. Зарегистрироваться →
← Все вакансии

Staff Data Scientist Reinforcement Learning – Offer Intelligence (m/f/d)

PrincipalhybridLisbon, PT →сегодня
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
airflowawsazureci/cdclouddagsterdockerfastapigcpk8spython
Условия
Английский
обязателен
Практики
CI/CD
Показать компанию и ссылку
Бесплатно, после входа в кабинет.
Откликнуться
Загрузите резюме — работодатели и рекрутеры из разных стран, которым нужен ваш профиль, смогут написать вам напрямую.
Отправить резюме →
Описание

We work at the intersection of pricing science, offer personalisation, advanced statistics, and scalable software. You'll build and bring into production state-of-the-art probabilistic models - like hierarchical Bayesian regression, SVI, or bandit algorithms - that power millions of pricing and offer decisions at SIXT every day. Beyond pricing, we're building the intelligence layer that decides which offer and which experience each customer sees, so your models shape both what we charge and what we show.

From shaping the analytical question to deploying live models, you'll own the full lifecycle, supported by an innovation-friendly culture and great team. If you're excited by real-world impact, rigorous methods, and turning cutting-edge ideas into production - even if you don't tick every box - we'd love to hear from you!

YOUR ROLE AT SIXT
  • You architect and prototype advanced regression models (linear, GLM, mixed-effects, Gaussian Process) with a principled Bayesian approach, guiding pricing strategy at scale
  • You design and productionise personalisation and recommendation systems - two-tower retrieval, embedding-based candidate generation, learning-to-rank, sequential/transformer models - with contextual bandits and off-policy evaluation to keep them learning from real interactions
  • You apply techniques like SVI, MCMC, and importance sampling to enable robust decision-making under uncertainty, even with sparse, high-volume, or streaming data
  • You build and maintain rep
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью. Отправьте резюме — и работодатели смогут написать вам сами.
Пожаловаться на вакансию
Срочный вопрос? Напишите @termdocs