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Data scientist zustandsdaten (m/w/d)

Thun
Festanstellung
SBB
Data Scientist
Inserat online seit: 13 Mai
Beschreibung

Das kannst du bewegen.

* Unter Anwendung neuster Methoden aus der angewandten Forschung führst du umfassende Datenanalysen und Auswertungen mit Messdaten unterschiedlicher Messsysteme aus. Dabei kombinierst du die Ergebnisse mit fachlicher Expertise des Zustandsmonitoring.
* Du treibst Data-Science-basierte Optimierungen, Weiterentwicklungen und Forschungen im Bereich Zustandsmonitoring von Bahninfrastrukturanlagen aktiv voran und gestaltest die Zukunft unserer Systeme mit.
* Das Führen und Mitarbeiten in Proof of Concepts zur Weiterentwicklung des Zustandsmonitorings gehört zu deinen spannenden Aufgaben, bei denen du gemeinsam mit Experten aus dem Fachbereich Fahrbahn innovative Ansätze und Lösungen entwickelst.
* In unseren Forschungszusammenarbeiten, Beschaffungsprojekten und im operativen Geschäft bringst du deine Daten- und Analytics-Kompetenzen ein und berätst aktiv, um gemeinsam den Erfolg unserer Projekte sicherzustellen.

Das bringst du mit.

* Du bist analytisch, strukturiert, eigenverantwortlich und initiativ und liebst als kommunikative und engagierte Persönlichkeit die interdisziplinäre Zusammenarbeit, um komplexe sowie technische Themen im Bahnumfeld zu analysieren und kundenorientierte Lösungen mitzugestalten.
* Für diese Stelle bringst Du einen Hochschulabschluss (Uni/ETH/FH) in Naturwissenschaften, Statistik, Informatik, Mathematik oder einer verwandten Fachrichtung mit quantitativem/analytischem Schwerpunkt mit.
* Wir setzen ein hohes Mass an methodischem und algorithmischem Verständnis, sowie Erfahrung in der effizienten Umsetzung von Algorithmen in verschiedenen Sprachen wie Python voraus. Sehr gute Kenntnisse in der Datenaufbereitung mit Hilfe von SQL, Python Skripts oder EAP als Teil einer Analyse sind ebenfalls relevant.
* Du verfügst über fundierte Kenntnisse in der Umsetzung von Modellierung, sowohl mit Deep Learning Modellen als auch mit traditionellen Machine Learning Methoden.
* Dein Profil wird durch ein grosses Technologieverständnis (PyTorch, Docker, Kubernetes, Azure, Linux) sowie Erfahrung im Software-Engineering (Clean Code, Git, CI/CD) abgerundet.
* Du verfügst über sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

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