Wichtige Hinweise
Wir freuen uns über jede Bewerbung, können aber nur Online-Bewerbungen berücksichtigen. Bewerbungen per Post werden aus Datenschutzgründen entsorgt und nicht retourniert.
Was du bewegst
Gemeinsam mit den Business Stakeholdern konzipierst du neue Modelle, definierst KPIs (MAPE, F1-Score, Precision) und kommunizierst Model Performance verständlich.
Du entwickelst präzise Prognosemodelle für das tägliche Versandvolumen, Warenströme und Lagerauslastung mit Methoden wie ARIMA, Prophet, XGBoost oder Deep Learning (LSTM, Transformer).
Du baust Klassifikatoren für die automatische Stammdatenerfassung von Produkten im Wareneingang. Du beherrschst den Umgang mit unbalancierten Datasets und optimierst für relevante Business-Metriken.
Von der Datenanalyse und Featureengineering über Model Training bis zum produktiven Betrieb verantwortest du den kompletten ML-Lifecycle und balancierst nachhaltige Architektur und zügige Entwicklung.
Du wählst die richtige Lösung für das Problem – ob einfache Heuristik, klassisches ML oder Deep Learning. Das Business-Ziel steht im Vordergrund.
Du deployest Modelle in Produktion, überwachst Performance, erkennst Model Drift und implementierst Retraining-Pipelines.
Du unterstützt bei der Weiterentwicklung unserer ML-Infrastruktur mit Kubernetes, Docker, Airflow, Kafka, BigQuery und CI/CD.
Was du mitbringst
Mindestens 2-3 Jahre
In der Produktivsetzung von ML-Modellen und der Verwaltung ihres gesamten Lebenszyklus (Deployment, Monitoring und Retraining)
Master-Studium (Universität, Fachhochschule)
In Informatik, Mathematik oder Data Science; oder gleichwertige Berufserfahrung
Deutsch (fliessend)
Englisch (gute Kenntnisse)
Du verfügst über fundierte Erfahrung in Time Series Forecasting (ARIMA, Prophet, SARIMA, exponenzielle Glättung oder LSTM).
Du hast starke Kenntnisse in Klassifikation (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, Gradient Boosting)
Erfahrung mit Cloud/Infrastruktur-Technologien wie Kubernetes, Docker, Airflow, Kafka, Google BigQuery, CI/CD-Pipelines oder Terraform
Du verfügst über sehr gute Python-Kenntnisse mit praktischer Erfahrung im Einsatz von ML-Bibliotheken ( NumPy, pandas/Polars, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow, statsmodels, Prophet).
Du willst sehen, wie deine Modelle in der realen Welt wirken und tauschst dich dafür gerne direkt mit den Kollegen im Lager aus und hast den Mut, Dinge proaktiv auszuprobieren.
Offenheit, Neugier und Initiative zeichnen dich aus. Du nutzt deine Kreativität, um Probleme zu lösen und Ziele zu erreichen.
Als Teamplayer trägst du proaktiv zum Team bei, mit Empathie und der Bereitschaft zu experimentieren.
Was wir dir bieten
Flexible Arbeitszeit
Du erfasst deine Arbeitszeit – und kompensierst jede einzelne Minute über deiner vertraglich vereinbarten Sollzeit.
Flexibler Arbeitsort / Home Office
Du gestaltest deine Arbeitszeiten und Orte individuell auf dich abgestimmt. Zudem kannst du bis zu acht Wochen im Jahr aus dem Ausland arbeiten.
Mutterschaftsurlaub / Vaterschaftsurlaub
Erweiterte Elternzeit für Mütter und Väter
Handy-Abo
Du (und deine Friends & Family) profitieren von vergünstigten Konditionen auf das Galaxus Mobile Abo.
Mitarbeiterangebote
Als Mitarbeiter profitierst du von Spezialpreisen (für deinen Eigenbedarf) auf unser gesamtes Sortiment
Ferien
Fünf Wochen Ferien pro Jahr mit der Möglichkeit für unbezahlten Urlaub
Aus- und Weiterbildung
Unterstützung bei externen Aus- und Weiterbildungen, so dass du dein Know-how laufend erweitern kannst
Individuelle Weiterbildung
2'000 Edu-Points pro Jahr für dein Selbststudium und deine Garagenprojekte
Eigenverantwortung & Freiraum
Unser Arbeitsumfeld ist geprägt von unseren Werten, einer offenen Feedback- und einer positiven Fehlerkultur
Gestaltungs- und Entscheidungsspielraum
Via unserem Innovationsboard haben alle die Möglichkeit, seine Ideen direkt bei der Geschäftsleitung einzubringen
Bewerbung & Kontakt
Patrick Meise
People Attraction & Active Sourcing Specialist
Hinweis für Personaldienstleister
Für diese Stelle berücksichtigen wir ausschliesslich Direktbewerbungen.