Data Scientist
Data Scientist (w/m/d) Data Scientist (w/m/d) Im Analytics Team der Migros entwickeln wir mit Statistik, ML und Optimierungsmethoden Lösunge
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Data Scientist Sensors Data Scientist Sensors Every day, around 3,000 employees of RUAG and RUAG Real Estate make as significant contributio
Manager - Technology Consulting - AI & Data (80-100%) Manager - Technology Consulting - AI & Data (80-100%) At EY, we re all in to shape you
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Warum dieser Job gelistet ist
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Bildung: Abgeschlossenes Studium (Uni/ETH, FH, HF) Fachrichtung: in einem quantitativen Fachgebiet wie Naturwissenschaften, Mathematik, Informatik oder einem ähnlichen Bereich Berufserfahrung: Mindestens Drei Jahre praktische Erfahrung in der eigenständigen Durchführung von Data-Science-Projekten im Business-Kontext Freude daran, Verantwortung für Lösungen zu übernehmen und sie gemeinsam im Team fachlich, technisch und betrieblich weiterzuentwickeln Nachweisbare Erfahrung in der Anwendung von statistischen Methoden, Machine Learning und analytischen Verfahren zur Lösung konkreter Business-Fragestellungen Fundierte Kenntnisse in der Datenanalyse und Entwicklung datengetriebener Lösungen mit SQL und, Erfahrung im Umgang mit grossen Datenmengen auf modernen Cloud-Plattformen wie GCP Praktische Erfahrung mit MLOps, CI/CD und der produktiven Umsetzung von ML-Lösungen Fähigkeit, strategische und operative Anforderungen rasch zu erfassen, in wirkungsvolle Analytics Use-Cases zu übersetzen und pragmatische, zielgerichtete Lösungen auch bei unklaren Anforderungen zu entwickeln Erfahrungen in der Anwendung und Entwicklung von (agentic) AI-Lösungen Erfahrung in der technischen/inhaltlichen Leitung von Projektteams Erfahrungen im Retail-Umfeld Deutsch (C1) Englisch (A2) Was wir dir bieten Mobil-flexibles Arbeitsmodell: Zeitliche und räumliche Flexibilität bei der Erfüllung der Funktion (als Orientierung 40% Home Office) Zentraler Arbeitsort: Zentraler Arbeitsort in der Stadt Zürich (Limmatplatz oder Nähe Hardbrücke) Faire Löhne: Funktionsorientierte und marktgerechte Entlöhnung - We pay fair zertifiziert Berufliche Vorsorge: Überdurchschnittliche Leistungen und drei verschiedene Sparpläne passend zur individuellen Lebenssituation Gestaltungs- und Entscheidungsspielraum: Möglichkeit das Aufgabenfeld selbstständig mitzugestalten und weiterzuentwickeln Migros Bank: Kostenlose Kontoführung und Vorzugszinsen auf dem Privat- und Anlegekonto Rekrutierungsprozess Bewerbungsunterlagen einreichen Vorselektion der Bewerbungen Gespräch mit HR & Fachabteilung Fachgespräch mit Case-Präsentation Kennenlernen Team Angebot & Vertragsausstellung (Digital) Kontakt Talent Acquisition Partner Keine passenden Stellen? Gib ein Suchabo auf, um passende Stellenangebote bequem per E-Mail zu erhalten. jid753ed65ae jit1146ae jiy26ae
Data Scientist (w/m/d) Data Scientist (w/m/d) Im Analytics Team der Migros entwickeln wir mit Statistik, ML und Optimierungsmethoden Lösungen für Standort-, Flächen- und Sortimentsentscheidungen im Supermarktgeschäft. Gemeinsam mit dem Business begleiten wir unsere Projekte von der ersten Idee bis zum produktiven Einsatz. Du möchtest mit deiner Arbeit einen Mehrwert für die Migros schaffen?
Dann bist du bei uns richtig! Was du bewegst Du übersetzt strategische Business-Fragestellungen in wirkungsvolle Analytics Use-Cases und begleitest interne Kund innen partnerschaftlich bei der Entwicklung datengetriebener Lösungen mit echtem Mehrwert Du verantwortest und steuerst Analytics Use-Cases entlang des gesamten Lebenszyklus - von der Konzeption und Analyse bis zur produktiven Umsetzung und dem effizienten Betrieb in enger Zusammenarbeit mit Data Engineers Du setzt klassische statistische Methoden, Machine Learning und Agentic AI gezielt ein und entwickelst wirkungsvolle Lösungen auf unserem modernen Tech-Stack: GCP (BigQuery, Gemini Enterprise Agent Plattform), dbt, NiceGUI, Du analysierst Daten, leitest entscheidungsrelevante Erkenntnisse ab und schaffst so die Grundlage für fundierte Entscheidungen Du bereitest Erkenntnisse, Empfehlungen und Lösungskonzepte adressatengerecht für technische wie nicht-technische Stakeholder auf und kommunizierst diese überzeugend
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Zur OriginalanzeigeModelle bauen, trainieren und verbessern: von klassischem Machine Learning über Computer Vision bis zum Feinschliff großer Sprachmodelle.