Data Scientist (all genders) - On-Site Presence

Das Unternehmen ##

Hinter jedem Rekord stehen Jahre intensiven Trainings und der Wunsch des Athleten, exzellente Leistungen zu erbringen.

Hinter dem Ergebnis stehen tiefgreifendes Know-how und die hohe Präzision der hochmodernen Technologie von Swiss Timing.

Wenn Sie an der zukünftigen Entwicklung von Sportveranstaltungen auf höchstem Niveau teilhaben möchten ... dann suchen wir Sie!

Unser global agierendes Unternehmen sucht ständig nach Mitarbeitern, die entschlossen sind, in einem hochinnovativen Umfeld voranzukommen und sich zu behaupten.

Als Unternehmen der Swatch Group fühlen wir uns der Lebensqualität, der Gesundheit und Sicherheit sowie der Umwelt verpflichtet. Wir sind bestrebt, Mitarbeiter mit einer nachhaltigen Denkweise einzustellen.

Jobbeschreibung ##

Als Data Scientist bei Swiss Timing werden Sie eine Schlüsselrolle bei der Umwandlung von Rohsportdaten in aussagekräftige Erkenntnisse spielen, die die Leistungsanalyse, datengestützte Entscheidungsfindung und das Data Storytelling unterstützen. Als Kernmitglied eines interdisziplinären Tech-Teams ist es Ihre Hauptaufgabe, fortschrittliche Machine-Learning-Modelle, agentische Systeme und KI-gestützte Self-Service-Analytics-Lösungen zu entwickeln, die unsere Live- und Post-Processing-Systeme in einer Vielzahl von Sportarten vorantreiben.

Sie werden eng mit Data Engineers, Softwareentwicklern und Sport-Domänenexperten zusammenarbeiten, um robuste Analytics-Pipelines und KI-gestützte Systeme aufzubauen. Diese Rolle erfordert starkes wissenschaftliches Denken, praxisorientierte ML-Entwicklung und eine kollaborative Denkweise, um zuverlässige, sportspezifische Leistungskennzahlen zu liefern.

• Anwendung statistischer Analysen auf komplexe Datensätze sowie Entwicklung, Evaluierung und kontinuierliche Verbesserung von überwachten und unüberwachten Machine-Learning-Modellen
• Entwicklung agentischer Systeme, die mit Datenquellen und Analysewerkzeugen interagieren
• Aufbau von KI-gestützten Self-Service-Analytics-Lösungen zur Erstellung maßgeschneiderter Analysen, Visualisierungen und handlungsrelevanter Erkenntnisse für Athleten, Verbände, Medien und interne Stakeholder
• Analyse und Kontextualisierung von Sportdaten zur Entwicklung von Algorithmen, die wichtige Leistungskennzahlen berechnen
• Zusammenarbeit mit Engineering-Teams, um sicherzustellen, dass die für ML- und KI-Anwendungen verwendeten Datenbanken sauber, strukturiert und durch robuste Datenqualitätsprüfungen validiert sind
• Enge Zusammenarbeit mit unseren technischen und Engineering-Teams zur Bereitstellung, Wartung und Überwachung von Machine-Learning-Modellen in der Produktion
• Beitrag zur Innovation durch die Erforschung neuer Methodiken und die proaktive Verbesserung bestehender KI- und ML-Systeme

Profil ##

• Starke analytische und konzeptionelle Denkfähigkeiten
• Hohe Affinität für Machine Learning, generative KI, datengestützte Problemlösung und komplexe Systeme
• Strukturierte, selbstständige und lösungsorientierte Arbeitsweise
• Fähigkeit, komplexe Daten und Erkenntnisse klar und verständlich zu kommunizieren
• Interesse an Sport und datengestützter Leistungsanalyse
• Detailorientiert und qualitätsbewusst
• Teamplayer mit der Fähigkeit, effektiv in interdisziplinären Umgebungen zusammenzuarbeiten
• Neugier und Motivation, kontinuierlich zu lernen und neue Technologien und Methoden zu erforschen

Berufliche Anforderungen ##

• Abschluss in Data Science, Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem verwandten Bereich
• Fundierter Hintergrund in Statistik und Machine Learning, einschließlich Erfahrung mit überwachtem und unüberwachtem Lernen sowie Modellbewertung.
• Erfahrung mit LLM-basierten Anwendungen oder agentischen Systemen
• Sicherer Umgang mit Python; Erfahrung mit SQL, C++ und C# ist ein Plus
• Erfahrung mit Datenvisualisierung, wissenschaftlichen Analyse-Workflows und dem Deployment von Modellen in Produktionsumgebungen
• Solides Verständnis wissenschaftlicher Methodik, Testen und experimenteller Validierung

Sprachen ##

• Gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch sind erforderlich.

Kontakt ##

Benjamin Adler

HR Business Partne

Jobort

Rue de l'Envers 1
2606 Corgémont (Bern)
Switzerland

Unternehmensadresse

Swiss Timing LTD
Rue de l-Envers 1
P.O. box 138
CH-2606 Corgémont

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