Bist du ein visionärer ML / Data Science Specialist?
Wir suchen nach jemandem, der mit datengestützten Erkenntnissen und innovativen maschinellen Lernmodellen einen spürbaren Beitrag leisten möchte.
Aufgaben
* Einsichtsgesteuerte 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 validiere 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).
Benötigte Fähigkeiten
* 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.