Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Senior Data Scientist Machine Learning / KI
🏛 Ausgeschrieben von GHR Global Human Resources AGWir suchen einen erfahrenen Senior Data Scientist Machine Learning / KI für ein spannendes Projekt bei einem führenden Dienstleistungsunternehmen. Die Position ist auf 12 Monate befristet mit Optionsverlängerung ausgeschrieben und startet im Oktober 2026.
Ihre Aufgaben umfassen die Analyse von Geschäfts- und Datenanforderungen sowie die Ableitung funktionaler und nicht-funktionaler Anforderungen. Sie erstellen Daten-Explorations- und Visualisierungsberichte zur Identifikation von Mustern, Trends und Anomalien. Ein Schwerpunkt liegt auf dem Entwurf, Training und der Validierung statistischer Modelle sowie ML- und Deep-Learning-Algorithmen (Regression, Klassifikation, Clustering, Zeitreihen, NLP). Sie implementieren produktionsfähige Modelle mit Model-Deployment, APIs und Batch-/Streaming-Scoring und integrieren diese in bestehende Applikationen und Pipelines.
Weitere Verantwortungen sind die Durchführung von Modell- und Datenvalidierungen, Performance-Tests und Monitoring in produktiven Umgebungen sowie die Zusammenarbeit mit Fachbereichen, Data Engineers und Business-Analysten.
Wir erwarten ein abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Statistik, Mathematik oder Wirtschaftsinformatik. Sie verfügen über sehr gute Kenntnisse in Python (pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) und R sowie Erfahrung mit SQL- und NoSQL-Datenbanken, Big-Data-Umgebungen (Apache Spark, Databricks) und Cloud-Diensten (Azure ML). Erfahrung mit Modell-Deployment-Frameworks (MLflow, TensorFlow Serving, FastAPI), API-Entwicklung (REST, GraphQL) und Container-Technologien (Docker, Kubernetes) ist erforderlich. Fundierte Kenntnisse in Statistik, Modell-Governance, Explainable AI und ethischen Aspekten von KI runden das Profil ab.
Die Position ist mit 100% Pensum ausgeschrieben. Die Arbeitsweise ist hybrid mit 40–60% vor Ort beim Kunden und 40–60% Home Office, je nach Projektphase. Remote-Arbeit ist nur innerhalb der Schweiz zulässig.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Pandas
- Python-Bibliothek zur Datenanalyse und -manipulation, die Datenstrukturen wie DataFrames für tabellarische Daten bereitstellt.
- NumPy
- Python-Bibliothek für numerische Berechnungen und Datenverarbeitung; wird für mathematische Operationen auf großen Datenmengen verwendet.
- Scikit-learn
- Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, die vorgefertigte Algorithmen für Klassifizierung, Regression und Datenanalyse bereitstellt.
- TensorFlow
- Open-Source-Bibliothek von Google für Machine Learning und künstliche Intelligenz; wird verwendet, um neuronale Netze zu trainieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln.
- PyTorch
- Open-Source-Framework für Machine Learning und künstliche Intelligenz, das vor allem für Deep Learning und Datenverarbeitung verwendet wird.
- R
- R ist eine Programmiersprache und Umgebung für statistische Analysen, Datenvisualisierung und wissenschaftliches Rechnen.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- NoSQL
- Datenbanktyp, der Daten nicht in Tabellen speichert, sondern in flexiblen Formaten wie Dokumenten oder Key-Value-Paaren; geeignet für große, unstrukturierte Datenmengen.
- Apache Spark
- Open-Source-Framework für verteilte Datenverarbeitung und Datenanalyse; ermöglicht schnelle Verarbeitung großer Datenmengen parallel auf mehreren Computern.
- Databricks
- Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
- MLflow
- Open-Source-Framework zur Verwaltung des Machine-Learning-Lebenszyklus, einschließlich Experiment-Tracking und Modell-Deployment.
- FastAPI
- Modernes Python-Web-Framework für die Entwicklung von APIs; zeichnet sich durch hohe Performance und automatische Dokumentation aus.
- Rest
- Architektur-Stil für Web-APIs, die HTTP-Methoden nutzen, um Ressourcen über standardisierte URLs zu verwalten und auszutauschen.
- GraphQL
- Abfragesprache und API-Standard für flexible Datenabfragen; Alternative zu REST mit präziserer Kontrolle über angeforderte Datenfelder.
- Docker
- Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
- Kubernetes
- Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.
- Statistik
- Mathematische Methode zur Erfassung, Analyse und Interpretation von Daten zur Erkennung von Mustern und Ableitung von Schlussfolgerungen.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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