Data Scientist (Machine Learning)

Die Schweizerische Post AG; Bellinzona; Hybrid; CHF 120.000 - 180.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Die Schweizerische Post AG sucht eine erfahrene Data Scientist/ML-Engineer, die datengetriebene Lösungen für Mobilitätsservices entwickelt und produktiv einsetzt. Du arbeitest mit Cloud-Technologien und einem interdisziplinären Team aus Data Science, Data Engineering und Business zusammen.

Zu deinen Aufgaben gehören eigenständige Analysen, Aufbau reproducibler ML-Pipelines, Experiment Tracking, Modellversionierung sowie CI/CD.

Qualifikationen

• Mehrjährige Erfahrung in Data Science und ML mit produktiv eingesetzten Modellen.
• Universität/Fachhochschule in Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik o.ä.
• Fundierte ML-Engineering & MLOps-Kenntnisse: Experiment Tracking, Modellversionierung, CI/CD.
• Cloud-Technologien im AWS-Umfeld (SageMaker, S3, Lambda).
• Sauberen, nachvollziehbaren Code, Software-Engineering-Grundlagen.
• Deutsch fließend und gute Englischkenntnisse.

Aufgaben

• Datenanalysen durchführen und ML-Modelle vom Prototyp bis zur Produktion entwickeln.
• Trainings-, Evaluations- und Deployment-Pipelines reproduzierbar gestalten.
• Zusammen mit Data Engineers und Stakeholdern Machbarkeit und Modellgüte beurteilen.
• Produkte datengetrieben weiterentwickeln.

Kenntnisse

Data Science

Machine Learning

ML Engineering

MLOps

Experiment Tracking

Model Versioning

CI/CD for ML

Reproducible Pipelines

Automated Tests

Code Testing

English communication

Ausbildung

Bachelor/Master in Data Science or related field

Tools

Python

scikit-learn

TensorFlow

PyTorch

SageMaker

S3

Lambda

Bedrock

Jobbeschreibung

Daten spielen bei der Schweizerischen Post eine zentrale Rolle, wenn es darum geht, Prozesse zu verbessern, Entscheidungen fundierter zu treffen und datenbasierte Lösungen für unsere Geschäftspartner zu entwickeln. Möchtest du diese Entwicklung mitgestalten undMachine-Learning-Lösungen nicht nur konzipieren, sondern auch robust, nachvollziehbar und produktionsnah umsetzen?Mit dir bringen wir Machine-Learning-Lösungen erfolgreich in die Praxis!

Das kannst du bewirken

• Du entwickelst daten- und modellbasierte Lösungen für konkrete geschäftliche Herausforderungen im Umfeld unserer Mobilitätsservices.
• Dabei arbeitest du mit vielfältigen Datensätzen, modernen Cloud-Technologien und einem Team, das Data Science, Data Engineering und Business-Verständnis verbindet.
• Du führst eigenständig Datenanalysen durch und entwickelstMachine-Learning-Modelle für konkrete fachliche Fragestellungen – von explorativer Analyse bis zum produktiven Einsatz.
• Gemeinsam mit einem interdisziplinären Team treibst du die datengetriebene Weiterentwicklung unserer Produkte und Services voran.
• Du baust reproduzierbare Trainings-, Evaluations- undDeployment-Pipelines und treibst damit den Schritt von einzelnen Analysen und Prototypen hin zu nachhaltig betriebenen ML-Lösungen voran.
• Du arbeitest eng mit Data Engineers und Business-Stakeholder:innen zusammen, beurteilst die technische Machbarkeit und Modellgüte undkommunizierst die Ergebnisse verständlich an unterschiedliche Anspruchsgruppen.

Das bringst du mit

• Du bringst mehrere Jahre Erfahrung in Data Science undMachineLearning mit und hast Modelle nicht nur entwickelt, sondern auch evaluiert und produktiv eingesetzt.
• Ein Hochschulstudium (Universität oder Fachhochschule) in Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik oder einer vergleichbaren Fachrichtung bildet die Grundlage für diese Rolle.
• Du verfügst über fundierte Kentnnisse in ML-Engineering undMLOps-Praktiken, wie Experiment Tracking,Modellversionierung, CI/CD für ML, reproduzierbaren Pipelines und automatisierten Tests.
• Cloud-Technologien im AWS-Umfeld wie SageMaker, S3, Lambda oder Bedrock sowie Machine-Learning Frameworks und –Tools wie Python, scikit-learn,TensorFlow oder PyTorch setzt du sicher und zielgerichtet ein.
• Du legst Wert auf sauberen, nachvollziehbaren und wartbaren Code und bringst Grundlagen imSoftware Engineeringmit (Versionierung,Testing, Code-Reviews).
• Stilsichere Deutsch- sowie gute Englischkenntnisse für die Zusammenarbeit mit deinen Teamkolleginnen und -kollegen in Lissabon runden dein Profil ab.

Aufgrund der Teamzusammensetzung freuen wir uns besonders über Bewerbungen von Frauen.

Das bringst du mit Du bringst mehrere Jahre Erfahrung in Data Science und Machine Learning mit und hast Modelle nicht nur entwickelt, sondern auch evaluiert und produktiv eingesetzt. Ein Hochschulstudium (Universität oder Fachhochschule) in Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik oder einer vergleichbaren Fachrichtung bildet die Grundlage für diese Rolle. Du verfügst über fundierte Kentnnisse in ML-Engineering und MLOps-Praktiken, wie Experiment Tracking, Modellversionierung, CI/CD für ML, reproduzierbaren Pipelines und automatisierten Tests. Cloud-Technologien im AWS-Umfeld wie SageMaker, S3, Lambda oder Bedrock sowie Machine-Learning Frameworks und –Tools wie Python, scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch setzt du sicher und zielgerichtet ein. Du legst Wert auf sauberen, nachvollziehbaren und wartbaren Code und bringst Grundlagen im Software Engineering mit (Versionierung, Testing, Code-Reviews). Stilsichere Deutsch- sowie gute Englischkenntnisse für die Zusammenarbeit mit deinen Teamkolleginnen und -kollegen in Lissabon runden dein Profil ab. Aufgrund der Teamzusammensetzung freuen wir uns besonders über Bewerbungen von Frauen.