Staff Data Scientist

Diese Position wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und nächsten Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen Staff Data Scientist mit Sitz in der Schweiz. Dies ist eine hochwirksame Gelegenheit für einen erfahrenen Data-Science-Experten, die Zukunft der statistischen Modellierung und des maschinellen Lernens in der Bewertung von Wohnimmobilien mitzugestalten.

Sie werden eng mit der technischen Führung zusammenarbeiten, um komplexe, offene statistische und ingenieurtechnische Probleme zu lösen. Die Rolle kombiniert praktische Entwicklung mit der Schaffung neuer Bewertungsmethoden und produktionsreifen analytischen Systemen. Ihre Arbeit unterstützt direkt Produkte und Plattformen, die von Verbrauchern, finanziellen Interessengruppen und professionellen Gutachtern in den Vereinigten Staaten genutzt werden.

Der Fokus liegt auf interpretierbarem maschinellem Lernen, statistischer Modellierung, Optimierung, Unsicherheitsabschätzung und zuverlässigen Produktionssystemen, anstatt auf Forschung zu Deep Learning oder LLMs.

Während die Data-Science-Organisation wächst, werden Sie auch helfen, technische Standards festzulegen, zukünftige Teammitglieder zu betreuen und die langfristige Richtung zu beeinflussen. Diese Rolle ist ideal für einen technisch versierten, neugierigen Problemlöser, der es genießt, neuartige analytische Ideen in vertrauenswürdige Software umzusetzen.

Verantwortlichkeiten:

• Entwerfen, entwickeln und implementieren von produktionsreifen statistischen und maschinellen Lernsystemen für die Bewertung von Wohnimmobilien und verwandte analytische Anwendungen.
• Direkte Zusammenarbeit mit der technischen Führung zur Entwicklung innovativer Bewertungsmethoden und zur Lösung herausfordernder statistischer Probleme.
• Übersetzen von Forschungskonzepten und analytischen Ideen in skalierbare, wartbare, produktionsbereite Software.
• Entwickeln von rigorosen Evaluierungsrahmen zur Messung der Modellleistung, Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Robustheit.
• Entwickeln von Methoden für komplexe Anwendungsfälle, einschließlich seltener und atypischer Eigenschaften, Vertrauensschätzung und Unsicherheitsquantifizierung.
• Aufbauen von interpretierbaren maschinellen Lernsystemen, die transparente und verteidigbare Ergebnisse liefern.
• Enger Austausch mit Softwareentwicklungsteams zur Integration neuer analytischer Fähigkeiten in Produktionssysteme.
• Verbessern der Zuverlässigkeit, Wartbarkeit, Tests und der gesamten Ingenieurqualität der maschinellen Lernplattform.
• Festlegen technischer Standards, Modellierungspraktiken und bewährter Verfahren für die Data-Science-Funktion.
• Beitragen zu technischen Einstellungen, Mentoring, Wissensaustausch und der Entwicklung zukünftiger Data-Science-Teammitglieder.
• Gestalten der langfristigen technischen Richtung und Fähigkeiten der wachsenden Data-Science-Organisation.

Anforderungen:

• Starker beruflicher Hintergrund in maschinellem Lernen und Statistik mit Erfahrung in der Anwendung fortgeschrittener analytischer Techniken auf komplexe Geschäfts- oder technische Probleme.
• Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und in der Bereitstellung von produktionsreifen maschinellen Lernsystemen.
• Ausgezeichnete Python-Programmierkenntnisse und starke Grundlagen in der Softwareentwicklung.
• Erfahrung mit Tests, Versionskontrolle, modularer Architektur und wartbarem Code.
• Starkes Verständnis von statistischer Modellierung, interpretierbarem maschinellem Lernen, Optimierung und rigoroser Modellevaluation.
• Fähigkeit, aus ersten Prinzipien zu argumentieren und mehrdeutige, offene Probleme zu lösen.
• Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten mit der Fähigkeit, elegante und verteidigbare Lösungen zu entwickeln.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, komplexe technische Konzepte klar zu erklären.
• Kollaborativer Ansatz zur Lösung herausfordernder technischer Probleme mit der Fähigkeit, konstruktives technisches Feedback zu geben und zu empfangen.
• Interesse am Mentoring von Kollegen und an der Mitgestaltung technischer Standards.
• Senior- oder Staff-Level-Mindset mit der technischen Tiefe und Verantwortung, um Modellierung, Engineering und organisatorische Richtung zu beeinflussen.

Vorteile:

• Vergütungsspanne von 225.000–250.000 USD pro Jahr.
• Gelegenheit, an hochwirksamen statistischen und maschinellen Lernsystemen zu arbeiten.
• Direkte Zusammenarbeit mit der technischen Führung an herausfordernden analytischen Problemen.
• Praktische Verantwortung für produktionsreife maschinelle Lernsysteme.
• Einfluss auf technische Standards, Ingenieurpraktiken und die langfristige Richtung der Data-Science-Organisation.
• Signifikantes Potenzial für erhöhte technische Führungsverantwortung.
• Gelegenheit, an interpretierbaren und erklärbaren maschinellen Lernsystemen zu arbeiten.