Auf einen Blick
- Aufgaben: Verwandle Sportdaten in wertvolle Insights und entwickle KI-gestützte Analyselösungen.
- Unternehmen: Swiss Timing, Teil der Swatch Group, mit Fokus auf Innovation und Qualität.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und ein kreatives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Sports mit modernster Technologie und Datenanalyse.
- Qualifikationen: Studium in Data Science oder verwandten Bereichen und Erfahrung in Machine Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
The Company
Behind every record, there are years of intensive training and the athlete's desire to produce excellent performances.
Behind the result, there is profound know-how and the high precision of Swiss Timing's state-of-the-art technology.
If you want to participate in the future development of high level sport events ... we are looking for you!
Globally active, our company is constantly seeking for employees determined to progress and strive in a highly innovative environment.
As a company of the Swatch Group, we are committed to quality of life, health and safety, and the environment. We are eager to hire employees with a sustainable mindset.
Job Description
As a Data Scientist at Swiss Timing, you will play a key role in transforming raw sports data into meaningful insights that support performance analysis, data-driven decision-making, and data storytelling.
Working as a core member of an interdisciplinary tech team, your primary mission is to develop advanced machine learning models, agentic systems, and AI-powered self-service analytics solutions that drive our live and post-processing systems across a wide range of sports.
You will collaborate closely with data engineers, software developers, and sports domain experts to build robust analytics pipelines and AI-powered systems.
This role requires strong scientific thinking, hands-on ML development, and a collaborative mindset to deliver reliable, sport-specific performance metrics.
- Apply statistical analysis to complex datasets and develop, evaluate, and continuously improve supervised and unsupervised machine learning models
- Develop agentic systems that interact with data sources and analytical tools
- Build AI-powered self-service analytics solutions to create tailored analyses, visualizations, and actionable insights for athletes, federations, media, and internal stakeholders
- Analyze and contextualize sports data to develop algorithms that compute key performance metrics
- Partner with engineering teams to ensure databases used for ML and AI applications are clean, structured, and validated with robust data quality checks
- Work closely with our technical and engineering teams to deploy, maintain, and monitor machine learning models in production
- Contribute to innovation by exploring new methodologies and proactively improving existing AI and ML systems
- Profile
- Strong analytical and conceptual thinking skills
- High affinity for machine learning, generative AI, data-driven problem solving, and complex systems
- Structured, independent, and solution-oriented working style
- Ability to communicate complex data and insights in a clear and understandable way
- Interest in sports and data-driven performance analysis
- Detail-oriented and quality-focused
- Team player with the ability to collaborate effectively in interdisciplinary environments
- Curiosity and motivation to continuously learn and explore new technologies and methods
- Professional Requirements
- Degree in Data Science, Computer Science, Engineering, Mathematics, or a related field
- Strong background in statistics and machine learning, including experience with supervised and unsupervised learning, and model evaluation.
- Experience with LLM-based applications or agentic systems
- Proficiency in Python; experience with SQL, C++, and C# is a plus
- Experience with data visualization, scientific analysis workflows, and deploying models into production environments
- Solid understanding of scientific methodology, testing, and experimental validation
- Languages
- Good communication skills in English are required.
- #J-18808-Ljbffr
Data Scientist (all genders) - On-Site Presence in Leipzig Arbeitgeber: Swiss Timing LTD
Als Arbeitgeber in der dynamischen Welt des Sports bietet die ST Sportservice GmbH in Leipzig eine inspirierende Arbeitsumgebung, die Innovation und Teamarbeit fördert. Unsere Mitarbeiter profitieren von einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung, einer positiven Unternehmenskultur und der Möglichkeit, an hochmodernen Technologien zu arbeiten, die den Sport revolutionieren. Wir legen Wert auf Nachhaltigkeit und die Gesundheit unserer Mitarbeiter, was uns zu einem attraktiven Arbeitgeber für alle macht, die eine sinnstiftende Karriere im Bereich System Engineering anstreben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist (all genders) - On-Site Presence in Leipzig 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 Swiss Timing LTD 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 Data Scientist (all genders) - On-Site Presence in Leipzig 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 Data Scientist (all genders) - On-Site Presence bei Swiss Timing LTD gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Swiss Timing LTD 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 Swiss Timing LTD entscheidend sein!
