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Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).

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Senior Data Scientist Machine Learning / KI

🏛 Ausgeschrieben von GHR Global Human Resources AG
Contracting⏱ 12 Monate mit Option, Start Oktober 2026📍 Basel💶 CHF 115/h 🏢 50% vor Ort 🎓 Senior 🌐 Deutsch

Wir 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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