On Staff Data Scientist - Supply Chain Optimisation

On Staff Data Scientist - Supply Chain Optimisation

Bern Vollzeit 65000 - 85000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
On

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative Optimierungsmodelle und führe komplexe Projekte im Supply Chain Management.
  • Unternehmen: Wachsendes Unternehmen mit einer dynamischen und vielfältigen Teamkultur.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur persönlichen Weiterentwicklung.
  • Weitere Informationen: Engagiertes Team von Fachleuten, das sich leidenschaftlich für KI/ML-Lösungen einsetzt.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Lieferkette mit modernster Technologie und mache einen echten Unterschied.
  • Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Data Science und fundierte Kenntnisse in statistischer Modellierung.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 65000 - 85000 € pro Jahr.

Als Staff Data Scientist im Bereich Supply Chain spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der Lieferkette von On. Sie sind ein technischer Leiter innerhalb unseres Data Science-Teams und verantwortlich für das Design, die Entwicklung und den Einsatz modernster Optimierungslösungen und fortschrittlicher Prognosemodelle. Ihre Arbeit hat einen direkten Einfluss auf unsere Fähigkeit, Bestände zu optimieren, die Planungsgenauigkeit zu verbessern und datengestützte Entscheidungen in globalem Maßstab zu treffen.

Ihre Mission:

  • Positionieren Sie Data Science, um einen positiven Einfluss auf die Lieferkette auszuüben, indem Sie Lagerengpässe reduzieren und sicherstellen, dass Bestellungen vollständig erfüllt werden, durch Evaluierung des Raums und Bereitstellung von Klarheit darüber, was aus technologischer, algorithmischer und prozessualer Sicht erforderlich ist, um Ergebnisse zu erzielen.
  • Entwickeln und implementieren Sie hochmoderne Optimierungsmodelle, um eine effizientere, widerstandsfähigere und zuverlässigere Lieferkette zu schaffen.
  • Leiten Sie komplexe, umfassende Optimierungsprojekte von der Konzeption bis zur Implementierung, um sicherzustellen, dass sie den Geschäftsanforderungen entsprechen und skalierbar sowie robust sind.
  • Geben Sie Anleitung zu Prognoseansätzen und deren Auswirkungen auf die Optimierung und Leistung der Lieferkette.
  • Arbeiten Sie mit leitenden Stakeholdern in der gesamten Organisation zusammen, einschließlich Demand Planning, Supply Planning, Produkt und Controlling, um die Lieferkettenstrategie zu leiten, damit sie die Vorteile von Daten und KI optimal nutzen kann.
  • Agieren Sie als Vordenker im Bereich der Optimierung und Prognose der Lieferkette, bleiben Sie über die neuesten Forschungen und Technologien informiert und identifizieren Sie Möglichkeiten, diese bei On anzuwenden.
  • Mentorieren und coachen Sie andere Data Scientists, indem Sie technische Anleitung geben und ihnen helfen, in ihrer Karriere zu wachsen.
  • Tragen Sie zur Entwicklung unserer Data Science-Plattform und Infrastruktur bei, um sicherzustellen, dass wir die Werkzeuge und Prozesse haben, um Modelle effizient zu erstellen und bereitzustellen.

Ihre Geschichte:

  • Ein tiefes Verständnis für statistische Modellierung, maschinelles Lernen und Zeitreihenprognosen. Sie haben mehr als 8 Jahre Erfahrung in der Data Science mit einem Fokus auf Optimierung im Kontext von Lieferketten. Erfahrung im Aufbau von Prognosemodellen ist ebenfalls wünschenswert.
  • Ein Master- oder Doktortitel in einem quantitativen Fachgebiet wie Informatik, Statistik, Mathematik oder einem verwandten Bereich.
  • Ein praktischer Data Scientist, der auch strategisch denkt. Sie können Projekte leiten, andere mentorieren und technische Entscheidungen vorantreiben.
  • Expertise in Python und SQL sowie Erfahrung mit Data Science-Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Scikit-learn und TensorFlow/PyTorch. Erfahrung in der Bereitstellung und Wartung von Modellen für maschinelles Lernen und Optimierung in einer Produktionsumgebung.
  • Erfahrung mit Optimierungssoftware wie (aber nicht beschränkt auf) Gurobi sowie Kenntnisse in der Verarbeitung großer Datenmengen und verteilten Rechenframeworks (z.B. Spark).
  • Ein starker Kommunikator, der Beziehungen zu Stakeholdern auf allen Ebenen der Organisation aufbauen kann. Sie können komplexe technische Konzepte in Geschäftstermine übersetzen und die Ausrichtung um Ihre vorgeschlagenen Lösungen vorantreiben.
  • Leidenschaft für die Nutzung von Daten zur Schaffung von Geschäftswirkung und Begeisterung für die Möglichkeit, die Zukunft der Lieferkette von On zu gestalten.

Sie werden Teil eines wachsenden und vielfältigen Teams von ML-Ingenieuren, Data Scientists, Data Engineers und Produktmanagern sein, die leidenschaftlich daran arbeiten, wie wir KI/ML nutzen, um komplexe Herausforderungen bei On zu lösen. Wir konzentrieren uns darauf, kreative und wirkungsvolle Modelle zu entwickeln und zu betreiben, die Erlebnisse personalisieren, Entscheidungsfindung optimieren und zukünftige Trends vorhersagen. Das Team arbeitet in einem schnelllebigen Umfeld und ist schnelle Reaktionszeiten und ehrgeizige Ziele gewohnt. Das gemeinsame Ziel ist ein effizientes Wachstum in hohem Tempo, um sicherzustellen, dass unsere ML-Systeme mit den Bedürfnissen von On skalieren.

Was wir bieten:

On ist ein Ort, der auf Wachstum und Fortschritt ausgerichtet ist. Wir bieten ein Umfeld, das darauf ausgelegt ist, den Menschen die Werkzeuge zu geben, um ganzheitlich zu entwickeln – aktiv zu bleiben, zu lernen, zu erkunden und zu innovieren. Unser unverwechselbarer Ansatz kombiniert eine unterstützende, teamorientierte Atmosphäre mit Zugang zu persönlicher Selbstfürsorge für das körperliche und geistige Wohlbefinden, sodass jede Person von einem Zweck geleitet wird. On ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir setzen uns dafür ein, ein Arbeitsumfeld zu schaffen, das fair und inklusiv ist, in dem alle Entscheidungen im Zusammenhang mit Rekrutierung, Aufstieg und Bindung frei von Diskriminierung sind.

On Staff Data Scientist - Supply Chain Optimisation Arbeitgeber: On

On ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter wachsen und sich weiterentwickeln können. Als Teil eines vielfältigen Teams von Fachleuten im Bereich Datenwissenschaft haben Sie die Möglichkeit, an innovativen Projekten zu arbeiten, die einen direkten Einfluss auf die globale Lieferkette haben. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Entwicklung sowie einem Engagement für das Wohlbefinden der Mitarbeiter, fördert On eine Kultur des Lernens und der Zusammenarbeit.

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Kontaktdaten:

On Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so On Staff Data Scientist - Supply Chain Optimisation erhalten könnten

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 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 On Staff Data Scientist - Supply Chain Optimisation mit Bravour zu bestehen

Statistical Modeling
Machine Learning
Time-Series Forecasting
Optimization in Supply Chains
Python
SQL
Pandas

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 On Staff Data Scientist - Supply Chain Optimisation bei On gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei On 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 entscheidend sein!