Principal Data Scientist

Principal Data Scientist

Zürich Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite innovative Projekte zur Entwicklung von Personalisierungsalgorithmen und verbessere das Kundenerlebnis.
  • Unternehmen: Schnell wachsendes Unternehmen im Bereich Technologie mit einem kreativen Team.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf Innovation und Teamarbeit.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Personalisierung und beeinflusse direkt das Geschäft und die Kunden.
  • Qualifikationen: Mindestens 10 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Personalisierungs- und Vorhersagemodellen.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.

In short

As a Principal Data Scientist specializing in Personalization and Customer Algorithms, your mission is to set the strategic direction for customer modeling across On.

You will lead high-impact initiatives to architect, train, and deploy personalization algorithms that deliver direct, measurable impact to our business and customers.

Operating at the intersection of technology, product management, and commercial strategy, you will simplify technical complexity, navigate an evolving technology landscape, and partner with key product and technology partners to ensure we build algorithms that solve the right problems for our global customer base.

  • Your Mission
  • Chart the vision for personalization and customer-level algorithms, ensuring all projects align seamlessly with On's broader commercial goals and north star tech strategy.
  • Lead complex initiatives to design, train, and deploy batch and real-time machine learning models into well governed production environments.
  • Partner closely with Product Management and external Tech Partnerships to deeply understand core business challenges and design algorithms that directly solve high-impact customer needs.
  • Focus relentlessly on driving quantifiable business outcomes and customer value across every touchpoint, from web and app to personalized customer messaging.
  • Evaluate how we adopt and integrate changing commercial technologies and partner platforms.
  • Break down complex data science architectures and machine learning concepts to bring cross-functional leadership, product teams, and business partners along on the journey.
  • Act as a core technical authority on wider-On decisions, establishing standards for real-time model training, MLOps infrastructure, and algorithmic QA metrics.
  • Mentor and guide data science and engineering talent across the organization, fostering high technical standards and a culture of continuous learning.
  • Your story
  • You have 10+ years of experience in building and shipping personalization engines, recommendation systems, and customer-level predictive models in a fast-paced D2C or E-commerce environment.

This should include real-time model training, streaming data processing, and deploying low-latency machine learning models to production systems.

  • Proven track record of working side-by-side with Product Management and Tech Partnerships to translate ambiguous business challenges into solutions that have measurable large scale impact on key company KPIs.
  • Strong history of defining success metrics and validating customer impact through rigorous experimentation, A/B testing, and continuous feedback loops, in partnership with analytics and product teams.
  • Proven ability to lead complex, company-wide initiatives, influence senior business leaders, and drive strategic consensus across multi-disciplinary teams.
  • Advanced proficiency in Python, modern machine learning libraries, cloud environments (e. g., GCP, AWS), event-driven architectures (e. g., Kafka), and end-to-end MLOps practices, Py Torch, JAX & Tensorflow.
  • Experience in both deploying Generative AI in customer applications, and using generative AI to accelerate engineering delivery workflows.
  • Outstanding storytelling and presentation skills, with the ability to explain complex algorithmic behavior clearly to technical and non-technical stakeholders alike.
  • About the Team

We are a fast-growing, collaborative team of Data Scientists and Machine Learning Engineers sitting within Technology.

We build creative, end-to-end ML and Generative AI models that personalize customer experiences, optimize commercial decision-making, and predict future trends across On's global ecosystem.

We thrive in an energetic, fast-paced environment where technology is seen as a key driver of innovation and customer delight.

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Principal Data Scientist Arbeitgeber: On AG

On ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Innovation und persönliches Wachstum in den Mittelpunkt stellt. Mit einem unterstützenden, teamorientierten Arbeitsumfeld in Zürich bieten wir nicht nur die Möglichkeit, an bahnbrechenden digitalen Plattformen zu arbeiten, sondern auch Zugang zu Ressourcen für körperliches und geistiges Wohlbefinden. Unsere Mitarbeiter haben die Chance, sich kontinuierlich weiterzuentwickeln und ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld zu erweitern, während sie gleichzeitig einen bedeutenden Beitrag zur Produktinnovation leisten.

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Kontaktdaten:

On AG Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Principal Data Scientist erhalten könntest

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 On AG 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 Principal Data Scientist mit Bravour zu bestehen

Personalisierung
Kundenalgorithmen
Maschinelles Lernen
Echtzeit-Modelltraining
Streaming-Datenverarbeitung
Niedriglatente Modelle
Produktmanagement

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 Principal Data Scientist bei On AG gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei On AG 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 On AG entscheidend sein!