Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Analytics-Lösungen und arbeite eng mit Fachbereichen zusammen.
- Unternehmen: Migros, führendes Unternehmen im Einzelhandel mit innovativer IT-Abteilung.
- Vorteile: Flexibles Arbeitsmodell, faire Löhne und gezielte Förderung für deine Karriere.
- Weitere Informationen: Zentraler Arbeitsort in Zürich mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Migros der Zukunft mit datengetriebenen Lösungen und modernster Technologie.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in analytischen Lösungen, sehr gute Kenntnisse in SQL und Python.
Als Analytics Reporting Team der Supermarkt IT unterstützen wir Strategie, Marketing und Vertrieb der Migros mit Statistik, ML, GenAI und Optimierungsmethoden. Wir analysieren Daten für strategische Entscheide, entwickeln und betreiben produktive Lösungen. Du willst zusammen mit dem Business, datengetriebene Lösungen entwickeln um die Migros der Zukunft mitzugestalten? Wir freuen uns auf dich!
Was du bewegst
- Du entwickelst moderne Analytics-Lösungen wie Visualisierungen, Optimierungen, ML- und GenAI-Anwendungen, setzt sie in der Cloud produktiv um und betreibst sie gemeinsam mit deinem Team, von der Anforderung bis zum Betrieb.
- Du arbeitest eng mit Fachbereichen zusammen, verstehst ihre Bedürfnisse und übersetzt diese in tragfähige technische Lösungen.
- Du integrierst Daten in unsere Data-Mesh-Plattform, modellierst sie für Analytics und operative Anwendungen - u. a. nach Data Vault 2.0 sowie in normalisierten OLTP/CRUD-Modellen - und machst sie für diverse Use Cases nutzbar.
- Dabei nutzt du unseren modernen, cloudbasierten Techstack: GCP (BigQuery, Gemini Enterprise Agent Plattform), dbt, Python, Data Mesh, Data Vault 2.0, Postgres, Docker und Streamlit.
Was du mitbringst
- Bildung: Abgeschlossenes Studium (Uni/ETH, FH, HF) Fachrichtung: In Informatik, Data Science, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Bereich oder vergleichbare Ausbildung mit entsprechender Praxiserfahrung.
- Berufserfahrung: Mindestens 5 Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung von analytischen oder datengetriebenen Lösungen.
- Sehr gute Kenntnisse in SQL und Python sowie fundierte Erfahrung in Datenmodellierung und -transformation in analytischen und operativen Kontexten.
- Freude daran, Verantwortung für Lösungen zu übernehmen und sie gemeinsam im Team fachlich, technisch und betrieblich weiterzuentwickeln.
- Erfahrung in der Entwicklung und im Betrieb produktiver cloudbasierter Lösungen, idealerweise auf GCP.
- Erfahrung in der Anwendung und Entwicklung von (agentic) AI-Lösungen.
- Erfahrung mit modernen Engineering Practices wie CI/CD, Infrastructure as Code oder Containerisierung sowie im Betrieb von produktiven Webapplikationen und Visualisierungen.
- Erfahrung 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).
- Berufliche Vorsorge: Überdurchschnittliche Leistungen und drei verschiedene Sparpläne passend zur individuellen Lebenssituation.
- Faire Löhne: Funktionsorientierte und marktgerechte Entlöhnung - "We pay fair" zertifiziert.
- Gestaltungs- und Entscheidungsspielraum: Möglichkeit das Aufgabenfeld selbstständig mitzugestalten und weiterzuentwickeln.
- Gezielte Förderung: Förderung unserer Mitarbeitenden mit gezielten Personalentwicklungsmassnahmen.
Rekrutierungsprozess
- Bewerbungsunterlagen einreichen.
- Vorselektion der Bewerbungen.
- Gespräch mit HR.
- Fachabteilung.
- Fachgespräch mit Case-Präsentation.
- Kennenlernen Team.
- Angebot.
- Vertragsausstellung (Digital).
Kontakt: Herr Yanick Mohn, Talent Acquisition Partner.
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(Senior) Applied AI & Data Engineer (m/w/d) 60-100% Arbeitgeber: Migros-Genossenschafts-Bund
Die Migros ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitenden ein mobil-flexibles Arbeitsmodell bietet, das eine ausgewogene Work-Life-Balance fördert. Mit einem zentralen Arbeitsort in Zürich und überdurchschnittlichen Leistungen in der beruflichen Vorsorge sowie gezielten Personalentwicklungsmöglichkeiten unterstützt die Migros aktiv das Wachstum und die Entwicklung ihrer Mitarbeitenden. Hier hast du die Möglichkeit, innovative datengetriebene Lösungen zu gestalten und in einem dynamischen Team zu arbeiten, das Wert auf Zusammenarbeit und kreative Ideen legt.
Kontaktdaten:
Migros-Genossenschafts-Bund Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Migros-Genossenschafts-Bund zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um (Senior) Applied AI & Data Engineer (m/w/d) 60-100% mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als (Senior) Applied AI & Data Engineer (m/w/d) 60-100% bei Migros-Genossenschafts-Bund gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Migros-Genossenschafts-Bund vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Migros-Genossenschafts-Bund entscheidend sein!
