Machine Learning Consultant - Churn Prediction & Retention Analytics
🏛 Ausgeschrieben von elephantconsulting GmbHFür ein datengetriebenes Analyseprojekt wird ein erfahrener Machine Learning Consultant gesucht, der den vollständigen Prozess zur Churn-Vorhersage und Empfehlung von Maßnahmen zur Kundenbindung aufbaut. Das Projekt umfasst die Analyse vorhandener strukturierter und unstrukturierter Datenquellen, die Auswahl und Ableitung relevanter Features zu Nutzerverhalten, Aktivitätstrends, Transaktionen und Engagement sowie die Erstellung eines konsistenten Feature-Schemas für Modelltraining und Scoring. Der Consultant definiert gemeinsam mit dem Projektteam das Churn-Ziel, wählt geeignete Modellklassen und Algorithmen aus und führt Training, Hyperparameter-Optimierung und Validierung verschiedener Modelle durch. Dabei erstellt er einen Churn-Score inklusive Erklärbarkeit durch Feature Importances und Model Explainability. Für den Produktivbetrieb designt er eine Scoring-Pipeline für Batch oder Near-Real-Time Verarbeitung und unterstützt beim Aufbau eines Schnittstellenkonzepts für den späteren Einsatz via API oder Streaming. Zusätzlich bereitet er eine Action Recommendation-Logik für Folgeprozesse vor. Erforderlich sind mehrjährige Erfahrung im Machine Learning, insbesondere Klassifikation, sehr gute Kenntnisse in Python, Pandas, NumPy, Scikit-Learn und XGBoost sowie Erfahrung in Feature Engineering für Verhaltens- und Zeitreihendaten. Der Consultant sollte sicher im Umgang mit großen Datensätzen sein, ML-Pipelines vom Rohdatensatz bis zum deployment-ready Model beherrschen und komplexe technische Themen verständlich aufbereiten können. Wünschenswert sind Erfahrungen mit NLP und Real-Time Scoring.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- Pandas
- Python-Bibliothek zur Datenanalyse und -manipulation, die Datenstrukturen wie DataFrames für tabellarische Daten bereitstellt.
- NumPy
- Python-Bibliothek für numerische Berechnungen und Datenverarbeitung; wird für mathematische Operationen auf großen Datenmengen verwendet.
- Scikit-learn
- Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, die vorgefertigte Algorithmen für Klassifizierung, Regression und Datenanalyse bereitstellt.
- Feature Engineering
- Feature Engineering ist ein Verfahren im Machine Learning, bei dem Rohdaten in aussagekräftige Eingabevariablen für Modelle umgewandelt werden.
- Data Analysis
- Prozess der Untersuchung, Bereinigung und Interpretation von Daten, um Muster, Trends und Erkenntnisse für Entscheidungen zu gewinnen.
- APIs
- Schnittstellen, die es verschiedenen Softwareanwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.
- Technische Dokumentation
- Schriftliche Beschreibung von technischen Systemen, Software oder Prozessen, die Benutzern oder Entwicklern hilft, diese zu verstehen und zu nutzen.
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Häufige Fragen zu Nexus
- Was ist Nexus und für wen ist es geeignet?
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
- Nexus erhält Projekte direkt von Projektanbietern aus dem DACH-Raum – neue Ausschreibungen erscheinen automatisch in deiner Pipeline, ohne dass du Plattformen manuell durchsuchen musst.
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- Der Einstieg ist dauerhaft kostenlos. Für professionelle Nutzung mit erweiterten Funktionen gibt es kostenpflichtige Pläne – ohne versteckte Kosten oder automatische Verlängerung.
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