Revenue Data Science Analyst - Hybrid/Fort Lauderdale, FL

Rejoignez Princess, la première compagnie internationale de croisières haut de gamme et de circuits touristiques, renommée pour ses expériences de croisière exceptionnelles et ses vacances innovantes de classe Medallion. Notre société mère, Carnival Corporation, soutient notre mission d'offrir des vacances personnalisées et sans effort à des millions de clients chaque année, voyageant vers des centaines de destinations à travers le monde.

Nous recherchons un analyste qualifié et expérimenté en science des données sur les revenus pour renforcer notre département commercial. Ce rôle hybride est basé dans notre bureau de Fort Lauderdale, nécessitant une présence physique trois jours par semaine. Le candidat idéal saura exploiter les données de réservation et de clientèle pour découvrir des perspectives rentables et collaborera avec nos unités commerciales pour mettre en œuvre des solutions basées sur les données qui augmentent significativement les revenus et les bénéfices.

• Analyser les sources de données internes et externes pour générer des solutions innovantes en science des données qui impactent les revenus et les bénéfices de l'entreprise.
• Prototyper et évaluer de nouvelles idées, présenter les résultats et des recommandations exploitables aux unités commerciales.
• Développer et maintenir des solutions de science des données, assurant la poursuite de l'amélioration du système de gestion des revenus (YODA).
• Affiner les solutions existantes de science des données au sein de départements tels que les Revenus des Passagers, les Revenus à Bord, la Planification Marketing, le Marketing et les Ventes.
• Communiquer du matériel technique scientifique à des audiences non techniques de manière significative et compréhensible.
• Introduire de nouveaux outils développés par l'équipe de science des données aux unités commerciales et fournir la formation essentielle nécessaire.

• Licence ou Master en Data Science, Recherche Opérationnelle, Économie, Statistiques Appliquées, Mathématiques Appliquées; Un diplôme avancé est préféré.
• Minimum 1 an d'expérience en Data Science, appliquant des méthodologies avancées pour résoudre des problèmes commerciaux complexes.
• Au moins 1 an d'expérience en Gestion des Revenus, Prévisions, Optimisation et Reporting.
• Maîtrise de l'analyse statistique et de la modélisation, avec une expérience en Python, R et SQL.
• Doit être légalement autorisé à travailler aux États-Unis sans parrainage (par exemple, statut H-1B).
• Résider à distance de conduite de Fort Lauderdale, FL et être à l'aise de travailler au bureau trois jours par semaine.

• Avantages de croisière et de voyage pour vous et votre famille
• Avantages de santé complets
• Plan 401(k)
• Plan d'achat d'actions pour les employés
• Opportunités de formation et de développement professionnel
• Remboursement des frais de scolarité et de certification professionnelle
• Récompenses et incitations
• Plage salariale de base : 67 800 $ - 91 500 $, en fonction des qualifications et de l'expérience

Chez Princess, nos priorités principales sont la conformité, la protection de l'environnement et la santé et la sécurité de nos clients, de nos communautés et de nos employés. Pour en savoir plus sur nos Essentiels de la Culture, la Déclaration de Vision d'Entreprise et nos Valeurs Fondamentales, consultez notre site web.

Princess est un employeur offrant l'égalité des chances. Tous les candidats qualifiés recevront une considération sans égard à l'âge, l'ascendance, la couleur, les congés familiaux ou médicaux, l'identité ou l'expression de genre, les informations génétiques, l'état matrimonial, l'état de santé, l'origine nationale, le handicap physique ou mental, l'affiliation politique, le statut d'ancien combattant protégé, la race, la religion, le sexe (y compris la grossesse), l'orientation sexuelle ou toute autre caractéristique protégée par les lois et réglementations applicables.

Princess fournira des aménagements raisonnables pendant le processus de candidature sur demande, comme l'ex