Data Scientist - Time Series & Anomaly Detection
- Tipo di contratto
- Tempo pieno
- Luogo
- Geneva
- Prima pubblicazione
• 16 juillet 2026
• 100%
• Durée indéterminée
• anglais (Intermédiaire)
• AVENUE DE RHODANIE 60, 1013 Geneve
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Data Scientist - Time Series & Anomaly Detection (m/f)
In qualità di specialista AI, contribuirai allo sviluppo di una soluzione avanzata di machine learning nel dominio del motorsport e dell'automotive.
Il progetto si concentra sulla costruzione di un sistema robusto di rilevamento delle anomalie, combinando pratiche di data engineering, machine learning e software engineering per trasformare dati complessi in approfondimenti tecnici azionabili.
La tua missione:
• Sviluppare e ottimizzare modelli di machine learning per l'analisi di serie temporali e il rilevamento delle anomalie
• Progettare e implementare pipeline di dati dai dati grezzi a dataset pronti per il ML
• Costruire soluzioni di AI spiegabile che consentano agli utenti di comprendere gli output dei modelli
• Definire indicatori di performance e framework analitici
• Stabilire le fondamenta di MLOps inclusi il tracciamento degli esperimenti, la gestione del ciclo di vita del modello e workflow riproducibili
• Produrre documentazione tecnica e supportare il trasferimento di conoscenza. Collaborerai con team di ingegneria e dati esperti in un ambiente altamente tecnico che combina AI, sviluppo software e analisi avanzata.
Il tuo Profilo:
• Hai un minimo di 6 anni di esperienza in Machine Learning Engineering/ Data Science idealmente in ambienti motorsport, automotive, aerospaziali.
• Forte competenza nei dati di serie temporali e nel rilevamento delle anomalie
• Avanzate competenze Python ed esperienza con framework ML
• Esperienza nello sviluppo di soluzioni di machine learning end-to-end
• Conoscenza delle pratiche MLOps e degli standard di software engineering
• Capacità di tradurre output tecnici complessi in approfondimenti chiari
• Fluente francese e inglese obbligatori
AVENUE DE RHODANIE 60
1013 Geneve
Tradotto automaticamente dall’originale.
Pubblicato 3 giorni fa