ML / Data Science Specialist

Bist du ein visionärer ML / Data Sciene Specialist, der mit datengestützten Erkenntnissen und innovativen maschinellen Lernmodellen einen spürbaren Beitrag leisten möchte? Zeichnest du durch die Umwandlung von Daten in umsetzbare Strategien aus, die den Geschäftserfolg fördern? Dann wollen wir dich als ML / Data Science Specialist in unserem Team haben! Als ML / Data Science Specialist wirst du eine Schlüsselrolle bei der Revolutionierung unserer Datenstrategie und der Verbesserung unserer Geschäftsprozesse spielen.
Das erwartet dich
Deine Verantwortlichkeiten
|| Einblicksgesteuerte Optimierung:
Nutze datengestützte Erkenntnisse, um das Kundenerlebnis zu verbessern, die dynamische Preisgestaltung zu optimieren und die Logistik oder Produktempfehlungen zu verbessern.|| Kompetenz im maschinellen Lernen:
Entwickle und trainiere moderne maschinelle Lernmodelle für Personalisierung, Empfehlungen und prädiktive Analysen.|| Prototyping und Validierung:
Erstelle Prototypen, verfeinere Modelle mit einzigartigen Daten und validieren die Leistung, um die besten Basismodelle oder erweiterten ML-Algorithmen auszuwählen.|| Robuster Bewertungsrahmen:
Erstelle einen umfassenden Bewertungsrahmen, um die Leistung der Modelle kontinuierlich zu verbessern.|| Strategien für Benutzer-Feedback:
Definiere Strategien zur Sammlung von Nutzerfeedback für die Modellabstimmung und -verbesserung.|| Datenuntersuchung:
Analysiere grosse Datensätze, um Trends, Muster und verwertbare Erkenntnisse zu erkennen.|| Cloud-basierte Modellierung:
Erstelle Modelle mit ML-Tools in der Cloud, vorzugsweise auf der Google Cloud Platform (GCP).
ML-Infrastruktur und -Architektur:

|| Skalierbare ML-Plattform:
Arbeite mit dem DevOps-Team zusammen, um eine skalierbare ML-Plattform mit einem Modellgarten und der Möglichkeit zum nahtlosen Experimentieren und Testen zu erstellen.|| Erstellung von Datenprodukten:
Nutzung von Daten aus verschiedenen Teams und Erstellung neuer Datenprodukte, die über einen Datenkatalog im Unternehmen veröffentlicht werden.
Betrieb und Optimierung:

|| Produktionsbereitstellung:
Einsatz von ML-Modellen in der Produktion, Optimierung für Skalierbarkeit.|| Erkennung von Anomalien:
Überwachen der Modellinferenz, Erstellen von Dashboards und Warnsystemen, um die Beteiligten über Anomalien zu informieren.|| Kontinuierliche Verbesserung:
Regelmässiges Überwachen, Analysieren und Optimieren der Leistung, Sicherheit und Zuverlässigkeit unserer ML-Infrastruktur.
Datenverwaltung und -qualität:

|| Integrität und Sicherheit:
Sicherstellung der Datenintegrität und -sicherheit durch klare Governance-Richtlinien.
Datengestützte Entscheidungsfindung:

|| Kollaborative Verbesserung:
Arbeite mit Geschäftsteams, z.
B.
dem Marketing, zusammen, um Prozesse mit ML-Modellen und datengesteuerten Strategien zu verbessern.|| Automatisierte Entscheidungsfindung:
Automatisiere Entscheidungsprozesse innerhalb von IT-Systemen mit Hilfe von ML-Modellen.
Innovation und Technologieforschung:

|| Informiert bleiben:
Bleibe auf dem Laufenden über die neuesten Fortschritte in den Bereichen Datenwissenschaft, KI und E-Commerce-Trends.|| Kontinuierliches Lernen:
Bilde dich durch Online-Kurse und Selbststudium weiter.
Stakeholder-Management & Zusammenarbeit:

|| Vertrauensvolle Partnerschaften:
Arbeite eng mit Führungskräften aus den Bereichen Engineering Online Shops, Business Applications und BI zusammen, um technische und geschäftliche Ziele aufeinander abzustimmen.|| Effektive Kommunikation:
Kommuniziere effektiv auf allen Ebenen und setze dich mit Klarheit und Überzeugung für AI-first-Initiativen ein.
Das bringst du mit
Ein Bachelor- oder Master-Abschluss in Data Science, Informatik, Statistik oder einem verwandten Fachgebiet oder gleichwertige Erfahrung.
Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in Data Science und maschinellem Lernen, vorzugsweise im E-Commerce, Einzelhandel oder digitalen Marketing.
Nachgewiesene Erfahrung in der Erstellung und dem Einsatz von ML-Modellen in der Produktion.
Sehr gute Kenntnisse in Python/R und SQL.
Erfahrung mit ML- und AI-Produkten von Google Cloud Platform, AWS oder Azure (Erfahrung mit Google Vertex AI ist ein Plus).
Praktische Erfahrung mit Frameworks für maschinelles Lernen wie Scikit-learn, TensorFlow und PyTorch.
Kenntnisse in MLOps und der Bereitstellung von Modellen in grossem Massstab sind von Vorteil.
Starke Storytelling-Fähigkeiten zur Präsentation von Erkenntnissen für nicht-technische Interessengruppen.
Aktives Engagement in der ML- resp.
Data-Science-Community.
Erfahrung in agilen Umgebungen, unter Verwendung von Methoden wie Scrum oder Kanban.
Leidenschaft für technologische Innovation und kontinuierliche Verbesserung.
Beherrschung der deutschen und englischen Sprache für eine effektive Kommunikation.

Bist du interessiert oder hast du weiterführende Fragen?
Sercan Ugur steht dir gerne telefonisch oder elektronisch zur Verfügung.
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Über uns
«Gemeinsam gestalten wir den Handel von morgen» Brack.Alltron beschäftigt rund 1300 Mitarbeitende und erwirtschaftet über eine Milliarde Umsatz.
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Unsere Erfolgsgeschichte zeigt, dass durch jeden Einzelnen, gemeinsam etwas Grosses entsteht und wir lieben unsere Einzigartigkeit.
Wir setzen uns ambitionierte Ziele, dabei ist es uns sehr wichtig, dass wir verantwortlich handeln, uns gegenseitig fördern und fordern und Freude haben an dem, was wir tagtäglich tun.
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