Data Scientist ML – Von Analyse zu produktiven Modellen

Die Schweizerische Post AG

Bellinzona

Hybrid

CHF 120.000 - 180.000

Vollzeit

Vor 2 Tagen
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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

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.

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