Au sein de l’équipe Tech & Data Science, vous participerez aux missions suivantes :

• Faire évoluer et améliorer les algorithmes de pricing de logement sur Airbnb, Booking, etc.
• Challenger les strategies de pricing et développer des modèles pour de nouveaux marchés.
• Faire scaler les algorithmes au fur et à mesure de notre expansion à Paris et dans de nouvelles villes.
• Réaliser des analyses poussées sur le marché afin d’affiner l’approche et les stratégies de pricing.
• Accompagner les managers d’Hostnfly dans leurs décisions (BI).

La Data Science est centrale chez HostnFly car la performance des algorithmes est directement liée au chiffre d’affaire que nous réalisons sur les appartements et à la satisfaction de nos clients. Nous sommes les premiers acteurs en France à avoir développé des algorithmes de pricing d’appartements en location sur Airbnb, et les seuls à pouvoir garantir un revenu à nos clients.
L’évolution, l’optimisation et le monitoring de nos algorithmes est clé pour s’adapter aux évolutions de marché et pour chercher les meilleures performances pour nos logements.

Notre stack technique / nos outils : AWS (Redshift, S3 …), django, Airflow, Python, SQL, Git

Nous recherchons un Data Scientist pour intégrer l’équipe Data et prendre en main des sujets de pricing et de revenue management drivé par la data

• Au moins 3 ans d’expérience requis en Data Science en start-up, grand groupe ou PhD
• Une volonté de travailler à la fois sur des projets R&D, du Data Engineering et de participer à la construction progressive d’une équipe Data pluridisciplinaire
• Une volonté de mettre en production son travail (avoir travaillé sur un projet Data en production est un plus)
• Master en mathématiques appliquées ou diplôme d’ingénieur
• Connaissances en machine learning et statistiques
• Maîtrise de Python
• Motivé, autonome, rigoureux et prêt à prendre part à une aventure entrepreneuriale
• Avoir travaillé dans une équipe de revenue management est un plus

Notre process de recrutement :

• un premier call pour se présenter et discuter de l’offre plus en détail
• un second call pour discuter technique et Data Science
• un case à préparer à la maison
• une présentation du case à l’équipe Data Science
• un entretien physique (idéalement) pour nous rencontrer et échanger