Machine Learning Engineer / Data Scientist
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Machine Learning Engineer / Data Scientist

Zürich Vollzeit 48000 - 84000 € / Jahr (geschätzt) Home Office möglich (teilweise)
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Digitec Galaxus AG

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und integriere ML-Modelle in spannende Logistikprozesse.
  • Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen mit einer kooperativen und dynamischen Kultur.
  • Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, 25 Tage Urlaub, 2000 EDU-Punkte fĂĽr Weiterbildung und coole Mitarbeiterevents.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Logistik mit modernster Technologie und kreativen Lösungen.
  • GewĂĽnschte Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in ML und fundierte Python-Kenntnisse.
  • Andere Informationen: Offene Kultur, die Vielfalt schätzt und Teamarbeit fördert.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.

Deine Aufgaben

  • Du bist Teil eines Data-Teams, bist aber integriert in ein Software Team, das fĂĽr den Wareneingang verantwortlich ist.
  • Du arbeitest eng mit beiden Teams zusammen - den Software Entwicklern aber auch den Data Scientists. FĂĽr dich ist Zusammenarbeit wichtiger als Einzelkämpfertum.
  • Zusammen mit dem Software Team denkst du dich in deren Prozesse ein, bringst dabei proaktiv kreative Lösungsvorschläge mit ein und treibst die Konzeption und Umsetzung neuer Modelle selbstständig voran.
  • Du entwickelst und wartest zusammen mit dem Platformteam unsere ML Platform, um sicherzustellen, dass unsere ML-Modelle zuverlässig, effizient und skalierbar in der Produktion laufen.
  • Du ĂĽbernimmst eine fĂĽhrende Rolle bei der nahtlosen Integration unserer ML-Modelle in CI/CD-Pipelines, deren automatisiertem Retraining und der Ăśberwachung von Leistungsabweichungen.
  • Bei all dem steht fĂĽr dich das Business-Ziel im Vordergrund. Wenn sich dieses durch eine einfache Heuristik erreichen lässt, bist du dir fĂĽr deren Umsetzung nicht zu schade; falls hingegen ein komplexes Deep Learning Modell nötig ist, dann bist du genauso in der Lage, ein solches zu entwickeln.

Deine Fähigkeiten:

  • Informatik, Mathematik oder Data Science (ETH/UNI/FH) oder einem verwandten Bereich; oder gleichwertige Berufserfahrung.
  • Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Produktivsetzung von ML-Modellen und der Verwaltung ihres gesamten Lebenszyklus (Deployment, Monitoring und Retraining).
  • Fundierte Python-Kenntnisse mit praktischer Erfahrung im Entwickeln von Applikationen sowie dem Einsatz von ML-Bibliotheken (Numpy, Polars, pandas, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn). Von Vorteil Erfahrung mit C# und SQL.
  • Erfahrung mit Cloud/Infrastruktur-Technologien wie Kubernetes, Docker, Airflow, Kafka, Google BigQuery, CI/CD-Pipelines oder Terraform.
  • Leidenschaft fĂĽr handfeste Logistikprozesse: Du willst sehen, wie deine Modelle in der realen Welt wirken und tauschst dich dafĂĽr gerne direkt mit den Kollegen im Lager aus.
  • Du hast den Mut, „wie es immer gemacht wurde“ in Frage zu stellen, entsprechend effizientere, automatisierte oder effektivere Lösungen vorzuschlagen und dabei Dinge proaktiv auszuprobieren, ohne sie bis ins kleinste Detail zu planen.
  • Offenheit, Neugier und Initiative zeichnen dich aus. Du nutzt deine Kreativität, um Probleme zu lösen und Ziele zu erreichen. Als Teamplayer trägst du proaktiv zum Team bei, mit Empathie und der Bereitschaft zu experimentieren.
  • Die Fähigkeit, sich an kontinuierliche Veränderungen im Arbeitsumfeld anzupassen.
  • Gute Deutschkenntnisse (mind. B2) und gute Englischkenntnisse sind zwingend notwendig. Das Team kommuniziert in deutsch.

Warum startest du bei uns?

  • Werte statt Blabla: Kooperativ, innovativ, piratisch, eigenverantwortlich, ambitioniert – diese fĂĽnf Werte fordern wir alle und leben wir alle.
  • Mutig selbst denken: Wir ermutigen alle, selbst und aktiv mitzudenken. Und lieben es, wenn du noch dazu mutig, neu und anders denkst.
  • Unkompliziert: Wir vermeiden Unnötiges und fokussieren uns aufs Wichtige. Vom Meistern von Herausforderungen bis zum Feiern unserer Erfolge.
  • Flexibilität statt verbiegen: Neben Homeoffice Möglichkeiten ermöglichen wir dir bis zu 8 Wochen Workation. Zudem ist jede Position auch im 80%-Pensum möglich.
  • Schnelles Wachstum: Bei uns wächst und entwickelst du dich laufend. Und erhältst 2000 EDU-Punkte fĂĽr deine Weiterentwicklung, damit du nicht stehenbleibst.
  • Modern: Bei uns kannst du täglich mit neusten Technologien arbeiten, siehe unser Tech-Radar.
  • Mehr als "nur" Arbeit: Nimm an unseren diversen Mitarbeiterevents wie Hackathons, Wandern, Ski fahren, Böötlen auf der Limmat, Lan Parties oder Friday Night Drinks teil und bring dich bei Interesse in unserem Techblog ein.
  • Weitere Benefits: Profitiere von 25 Tagen Ferien, exklusiven Mitarbeiterpreisen im Shop, Handy-, Internet- und TV-Abos zum Firmentarif und weiteren Vorteilen.
  • Diversität ist unsere Kultur. Um das beste Team zu bilden, sind wir offen fĂĽr Menschen jedes Hintergrunds. Das heisst: Bei uns haben alle die gleichen Chancen. Herkunft, Religion, Behinderung, geschlechtliche Identität, sexuelle Orientierung und Alter spielen dabei keine Rolle. Denn Inklusion bedeutet fĂĽr uns, dass jede*r willkommen und jeder Beitrag wertvoll ist.

Machine Learning Engineer / Data Scientist Arbeitgeber: Digitec Galaxus AG

Als Arbeitgeber bieten wir eine inspirierende und innovative Arbeitsumgebung, in der Teamarbeit und Kreativität geschätzt werden. Unsere flexiblen Arbeitsmodelle, einschließlich Homeoffice und Workation-Möglichkeiten, fördern eine ausgewogene Work-Life-Balance. Zudem investieren wir in die kontinuierliche Weiterbildung unserer Mitarbeiter und bieten zahlreiche Benefits, die das Arbeiten bei uns zu einer bereichernden Erfahrung machen.
Digitec Galaxus AG

Kontaktperson:

Digitec Galaxus AG HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Machine Learning Engineer / Data Scientist

✨Tipp Nummer 1

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – oft ergeben sich so die besten Jobchancen!

✨Tipp Nummer 2

Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du typische Fragen durchgehst und deine Antworten übst. Denk daran, auch eigene Fragen zu stellen – das zeigt dein Interesse und Engagement für die Position!

✨Tipp Nummer 3

Zeig deine Projekte! Wenn du an spannenden ML-Projekten gearbeitet hast, präsentiere sie in einem Portfolio oder auf GitHub. Das gibt den Arbeitgebern einen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen kreativen Ansatz.

✨Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt ĂĽber unsere Website! So bist du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und du die neuesten Stellenangebote nicht verpasst. Lass uns gemeinsam an deiner Karriere arbeiten!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Engineer / Data Scientist

Machine Learning
Python
Numpy
Polars
pandas
PyTorch
TensorFlow
scikit-learn
C#
SQL
Kubernetes
Docker
Airflow
Kafka
Google BigQuery
CI/CD-Pipelines
Terraform
Data Science
Mathematik
Analytische Fähigkeiten
Teamarbeit
Problemlösungsfähigkeiten
Anpassungsfähigkeit
Kommunikationsfähigkeiten
Kreativität

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deinem Anschreiben durchscheinen und erzähl uns, warum du für die Rolle brennst.

Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast. Das gibt uns einen klaren Eindruck von deinen Fähigkeiten und deinem Arbeitsstil.

Sprich unsere Sprache!: Achte darauf, die Begriffe und Anforderungen aus der Stellenbeschreibung aufzugreifen. So zeigst du, dass du die Erwartungen verstehst und gut ins Team passt.

Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnellstmöglich prüfen können.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Digitec Galaxus AG vorbereitest

✨Verstehe die Teams

Mach dich mit den Prozessen sowohl des Software- als auch des Data-Teams vertraut. Ăśberlege dir, wie deine Rolle in beiden Teams aussieht und sei bereit, konkrete Beispiele fĂĽr deine Zusammenarbeit zu nennen. Das zeigt, dass du teamorientiert denkst und die Wichtigkeit der Kooperation verstehst.

✨Präsentiere kreative Lösungen

Bereite dich darauf vor, innovative Lösungsvorschläge zu präsentieren. Denke an spezifische Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gelöst hast, und wie du dabei kreativ und proaktiv warst. Das wird deine Fähigkeit unterstreichen, Probleme zu erkennen und anzugehen.

✨Technisches Know-how demonstrieren

Sei bereit, über deine Erfahrungen mit ML-Modellen, Python und relevanten Technologien zu sprechen. Bereite dich auf technische Fragen vor und bringe Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit ein, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Zeige, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrung.

✨Zeige deine Anpassungsfähigkeit

Unterstreiche deine Fähigkeit, dich an Veränderungen anzupassen und neue Technologien schnell zu erlernen. Teile Beispiele, wo du dich in einem dynamischen Umfeld bewährt hast und wie du Herausforderungen gemeistert hast. Das zeigt, dass du flexibel und lernbereit bist.

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