Data Scientist (Machine Learning)

Daten spielen bei der Schweizerischen Post eine zentrale Rolle, wenn es darum geht, Prozesse zu verbessern, Entscheidungen fundierter zu treffen und datenbasierte Lösungen für unsere Geschäftspartner zu entwickeln. Möchtest du diese Entwicklung mitgestalten und Machine-Learning-Lösungen nicht nur konzipieren, sondern auch robust, nachvollziehbar und produktionsnah umsetzen? Mit dir bringen wir Machine-Learning-Lösungen erfolgreich in die Praxis!

Das kannst du bewirken 

• Du entwickelst daten- und modellbasierte Lösungen für konkrete geschäftliche Herausforderungen im Umfeld unserer Mobilitätsservices.
• Dabei arbeitest du mit vielfältigen Datensätzen, modernen Cloud-Technologien und einem Team, das Data Science, Data Engineering und Business-Verständnis verbindet.
• Du führst eigenständig Datenanalysen durch und entwickelst Machine-Learning-Modelle für konkrete fachliche Fragestellungen – von explorativer Analyse bis zum produktiven Einsatz.
• Gemeinsam mit einem interdisziplinären Team treibst du die datengetriebene Weiterentwicklung unserer Produkte und Services voran.
• Du baust reproduzierbare Trainings-, Evaluations- und Deployment-Pipelines und treibst damit den Schritt von einzelnen Analysen und Prototypen hin zu nachhaltig betriebenen ML-Lösungen voran.
• Du arbeitest eng mit Data Engineers und Business-Stakeholder:innen zusammen, beurteilst die technische Machbarkeit und Modellgüte und kommunizierst die Ergebnisse verständlich an unterschiedliche Anspruchsgruppen.

Das bringst du mit 

• Du bringst mehrere Jahre Erfahrung in Data Science und Machine Learning mit und hast Modelle nicht nur entwickelt, sondern auch evaluiert und produktiv eingesetzt.
• Ein Hochschulstudium (Universität oder Fachhochschule) in Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik oder einer vergleichbaren Fachrichtung bildet die Grundlage für diese Rolle.
• Du verfügst über fundierte Kentnnisse in ML-Engineering und MLOps-Praktiken, wie Experiment Tracking, Modellversionierung, CI/CD für ML, reproduzierbaren Pipelines und automatisierten Tests.
• Cloud-Technologien im AWS-Umfeld wie SageMaker, S3, Lambda oder Bedrock sowie Machine-Learning Frameworks und –Tools wie Python, scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch  setzt du sicher und zielgerichtet ein.
• Du legst Wert auf sauberen, nachvollziehbaren und wartbaren Code und bringst Grundlagen im Software Engineering mit (Versionierung, Testing, Code-Reviews).
• Stilsichere Deutsch- sowie gute Englischkenntnisse für die Zusammenarbeit mit deinen Teamkolleginnen und -kollegen in Lissabon runden dein Profil ab.

Aufgrund der Teamzusammensetzung freuen wir uns besonders über Bewerbungen von Frauen.