Data Scientist (w/m/d)
Data Scientist (w/m/d)
- Art der Beschäftigung: Vollzeit
- 78.500 CHF – 114.500 CHF (von XING geschätzt)
- Hybrid
- Zu den Ersten gehören
Data Scientist (w/m/d)
Über diesen Job
Data Scientist (w/m/d) 60 – 100%
- Festanstellung (unbefristet)
- per sofort oder nach Vereinbarung
- Homeoffice-Möglichkeit
Als Advanced Analytics & Reporting Team der Supermarkt IT unterstützen wir Strategie, Marketing und Vertrieb der Migros mit Statistik, ML, KI und Optimierungsmethoden. Wir analysieren Daten für strategische Entscheide, entwickeln und betreiben produktive Lösungen. Hast du Freude daran dein technisches Wissen bei der Entwicklung datengetriebener Lösungen einzusetzen? Dann freuen wir uns auf dich!
Was du bewegst
Business-Probleme in konkrete Data-Science-Projekte übersetzen – gemeinsam mit Team und Fachbereichen
Von der Idee bis zur Anwendung umsetzen – Datenarbeit, Modellbau und Bewertung, Integration in Apps/Dashboards und Betrieb im Team
Generieren und Visualisieren von handlungsrelevanten Erkenntnissen, die unsere internen Partner*innen dabei unterstützen, fundierte Entscheidungen zu treffen
Vertrauensvolle Beziehungen zu den Stakeholdern aufbauen und pflegen – auf Augenhöhe, mit klarem Fokus auf ihre Bedürfnisse
Was du mitbringst
Mindestens Fünf Jahre
praktische Erfahrung in der eigenständigen Durchführung von Data-Science-Projekten im Business-Kontext (Idealerweise im Retail-Umfeld)
Abgeschlossenes Studium (Uni/ETH, FH, HF)
in einem quantitativen Fachgebiet wie Naturwissenschaften, Mathematik, Informatik oder einem ähnlichen Bereich (oder gleichwertige Arbeitserfahrung)
Deutsch (verhandlungssicher)
Englisch (gute Kenntnisse)
Sicher in der Auswahl und Anwendung relevanter Methoden (Statistik, ML/AI, Optimierung) – insbesondere zur Analyse und Interpretation komplexer Datensätze
Fundierte Kenntnisse in Datenanalyse mit Python und SQL sowie in der Arbeit mit grossen Daten auf Cloud-Plattformen
Nachweisbare Fähigkeit, pragmatische und zielführende Lösungen auch bei unscharfen Anforderungen zu entwickeln und bis zur Produktivsetzung zu betreuen
Komplexe Zusammenhänge verständlich und überzeugend aufbereiten - für technische als auch nicht-technische Zielgruppen