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Career starter data science (m/w/d)

Bern
SBB
EUR 80’000 pro Jahr
Inserat online seit: 14 Mai
Beschreibung

Beweg die Schweiz mit uns.


Darauf kannst du dich freuen

Daten sind voll dein Ding? Dann bist du bei der SBB genau richtig: Denn hier entstehen sie überall – im Energienetz, aus Messsensoren zum Zustand unserer Fahrzeugflotte oder mit Kameras zur Schadensdetektion an unseren Gleisen. Als Career Starter Data Science bei der SBB vertiefst du während 18 Monaten dein Wissen in Data Engineering, Data Science, MLOps und AI‑Engineering. Dank des Rahmenprogramms und der Zeit für Weiterbildungen baust du dir Bahnwissen auf, damit du mit deinen technischen Skills wirkungsvolle Use Cases umsetzen kannst. Mehr zu unseren Career Starter Programmen findest du hier.


Das kannst du bewegen

* In drei sechsmonatigen Förderstellen arbeitest du als integriertes Teammitglied von IT‑ und Datenteams an unterschiedlichen Herausforderungen der SBB. Dabei lernst du, wie man Daten gewinnbringend aufbereiten und einsetzen kann – sei es als Datenprodukt, gezielte Auswertung oder Machine‑Learning‑Modell.
* Mit einem modernen Cloud Data Warehouse Stack bereitest du Daten aus verschiedenen Datenquellen zu nutzbaren Datenprodukten auf.
* Du entwickelst Machine‑Learning‑Modelle und begleitest diese von der Prototyp‑Phase bis hin zu möglichen produktiven Einsätzen (MLOps).
* Als technische Ansprechperson arbeitest du eng mit Fachbereichen zusammen, analysierst AI‑Anwendungsfälle und unterstützt beim Erwartungsmanagement in Bezug auf Machbarkeit, Nutzen und Reifegrad von AI‑Lösungen.
* Du treibst das Verständnis für das Potenzial von Daten im Unternehmen aktiv voran, indem du dich beispielsweise in der Data Science Community engagierst oder Schulungen zu Daten und AI gestaltest und durchführst.
* Dank verschiedener Weiterbildungen und Besichtigungen (zum Beispiel von Kraftwerken oder Rangierbahnhöfen) entwickelst du ein Verständnis für das komplexe System Bahn. Dies erlaubt dir, die verschiedenen Zusammenhänge zu verstehen und mit deinem technischen Wissen die richtigen fachlichen Herausforderungen zu lösen.


Das bringst du mit

* Durch hohe Eigeninitiative und Leistungsbereitschaft zeichnest du dich aus.
* Du verfügst über ein starkes analytisches Denkvermögen und kannst aus Daten fundierte Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen ableiten.
* Als Teamplayer:in mit ausgeprägten Kommunikationsfähigkeiten und einer Faszination für die Mobilität freust du dich, immer wieder neue Herausforderungen anzunehmen und dich in verschiedene Teams einzuarbeiten.
* Einen Hochschulabschluss (Uni, FH, Bachelor/Master) in einem MINT‑Bereich (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften oder Technik), Volkswirtschaft oder Wirtschaftsinformatik bringst du mit.
* Du hast gute Programmierkenntnisse und bringst Erfahrung in Statistik, Datenanalyse und Machine Learning mit. Idealerweise bist du mit dem Data‑Science‑Stack von Python vertraut (pandas, numpy, PyTorch / TensorFlow / JAX, scikit‑learn etc.). Erfahrungen mit Git, Docker und CI/CD sind sehr gewünscht.
* Sehr gute Deutschkenntnisse (mindestens B2) und gute Englischkenntnisse (B1) bringst du für diese Funktion mit.


Dein Lohn Und Deine Benefits

Wir haben ein faires und fortschrittliches Lohnsystem und setzen uns aktiv für Lohngleichheit ein. Deshalb sind weiterführende und detaillierte Informationen zum Lohnsystem bei der SBB transparent einsehbar. Diese Stelle befindet sich im Anforderungsniveau I, Regionalzulage Stufe 1. Mehr zu Lohn und Benefits.


Damit gelingt der Einstieg

Dass du mit uns die Schweiz bewegen willst, ist für uns die größte Motivation. Darum verzichten wir bei dieser Stelle auf ein Motivationsschreiben. Falls du uns deine Motivation dennoch mitteilen möchtest, hast du in unserem Bewerbungstool nach wie vor die Möglichkeit dazu. Grosses machen ist einfacher per du. Das beginnt bereits bei deiner Bewerbung. Für diese Stelle nehmen wir keine Dossiers von Personalvermittlern entgegen.

Fragen zum Programm: Jeanine Baumann, +41 79 592 84 98  | Technische Fragen: Emanuel Zwyssig, +41 79 679 51 40

#J-18808-Ljbffr

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