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 de logements en location sur Airbnb.
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.
Au sein de l'équipe Tech & Data, vous aurez pour responsabilités principales de :
Développer et améliorer les algorithmes de pricing de logement sur Airbnb, Booking, etc.
Challenger les stratégies de pricing et être force de proposition sur la mesure du ROI de ces stratégies
Contribuer à l'évolution des produits Data plus globalement (ex. application de revenue management développée par l'équipe Data)
Réaliser des analyses poussées sur le marché ou en interne afin d’affiner les stratégies de pricing ou d'aider à la décision
Accompagner les équipes d'HostnFly dans leurs décisions et promouvoir une approche data driven.
Vous travaillerez sous la responsabilité directe du Head of Data et serez amené à collaborer étroitement avec le reste de l'équipe Data (& Tech). Vous serez également amenés à échanger fréquemment avec les stakeholders métier.
Le poste à pourvoir requiert ainsi une bonne autonomie, un sens des responsabilités très développé et une réelle appétence business pour avoir un maximum d'impact à travers votre contribution : à la clé, une fierté d'impacter directement le business et des challenges intellectuels passionnants au quotidien liés à des besoins concrets!
Ce poste est fait pour vous si
Ce poste est fait pour vous si vous aspirez avant tout à avoir de l'impact sur le business, si vous êtes convaincu que la Data Science reste un outil et non une finalité en soi, et si pour vous être Data Scientist ne se résume pas à entraîner des modèles de ML :)
Conditions de télétravail proposées
Nous proposons un mode de fonctionnement hybride avec 2 journées / semaine requises sur site (Paris), et possibilité de semaines full remote plusieurs fois dans l'année avec l'ancienneté.
