Praktikum Intelligentes Pricing - Externe Signale (Abschlussarbeit möglich) (m/w/d)

Deine Aufgaben - gestalte mit uns die Zukunft:

Im Data & AI Pricing Team arbeiten wir an daten- und KI-gestützten Ansätzen, um Preisentscheidungen fundierter und robuster zu machen. Ausgehend vom Stand der Vorarbeiten soll diese Masterarbeit das Thema intelligentes Pricing durch Einbezug externer Signale gezielt bearbeiten und vertiefen. Ziel ist die Entwicklung bzw. Weiterentwicklung eines Prototypen zur Integration externer Informationen (z. B. Marktsignale, Makroindikatoren, saisonale Effekte) in ein datenbasiertes Pricing-Konzept.

Die Arbeit soll untersuchen, welche externen Signale nachhaltig einen messbaren Mehrwert liefern, wie deren Integration technisch und methodisch weiter verbessert werden kann und wie sich daraus belastbare, nachvollziehbare Pricing-Empfehlungen bzw. Entscheidungsunterstützungen ableiten lassen. Im Fokus steht damit nicht nur die prototypische Umsetzung, sondern insbesondere auch die Vertiefung, Evaluation und Übertragbarkeit des zugrunde liegenden Ansatzes.

Folgende Aufgaben warten auf dich:

• Entwicklung bzw. Weiterentwicklung des Use-Cases und Prototypen-Designs: Du konkretisierst den Use-Case und entwickelst das Prototypen-Design je nach Ausgangspunkt neu oder weiter. Dabei schärfst du Zielbild, Annahmen, Inputs/Outputs und Schnittstellen und entwickelst darauf aufbauend das fachliche und technische Konzept.
• Vertiefung externer Datenquellen & Feature Engineering: Du überprüfst und erweiterst die Nutzung geeigneter externer Datenquellen, bewertest Qualität, Aktualität und Robustheit und entwickelst belastbare Features für Pricing-Entscheidungen weiter.
• Modellseitige Weiterentwicklung (Data & AI): Du entwickelst, verfeinerst und vergleichst geeignete Ansätze (z. B. Forecasting, Elastizitäts-/Response-Modelle, Heuristiken + ML) und überführst diese in einen lauffähigen Prototypen.
• Evaluation & Validierung: Du definierst Metriken und Baselines, führst Tests, Backtesting und Sensitivitätsanalysen durch und dokumentierst die Ergebnisse transparent (inkl. Datenqualität, Leakage-/Bias-Checks).
• Optional (je nach Fokus): Erweiterung eines minimalen Demo-Layers (z. B. kleines Dashboard), um die Wirkung externer Signale sowie resultierende Szenarien für Stakeholder verständlich darzustellen.

Dein Profil - gemeinsam wachsen:

• Master-Studium in einem MINT-Bereich: Informatik, Statistik, Mathematik oder vergleichbare Studiengänge (Physik, Chemie, Wirtschaftswissenschaften, empirische Sozialforschung, etc.).
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und SQL.
• Erfahrung mit Machine-Learning-Methoden und gängigen Bibliotheken (z. B. scikit-learn, PyTorch/TensorFlow - je nach Ansatz).
• Kenntnisse in Datenpipelines, Datenqualität und Experimentdesign (A/B-Denken, Backtesting, Leakage-Vermeidung) sind ein Plus. 
• Cloud-/Plattform-Erfahrung (z. B. AWS, Databricks o. ä.) ist von Vorteil.
• Verhandlungssicherere Englischkenntnisse (C1) und grundlegende Deutschkenntnisse (A1) in Wort und Schrift runden dein Profil ab.