Data Scientist - Logistik

80 - 100% · Festanstellung (unbefristet) · per sofort oder nach Vereinbarung · Homeoffice-Möglichkeit · Ortsunabhängiges Arbeiten · JobsharingAls ML Engineer / Data Scientist bist du ein Problemlöser. Du arbeitest eng mit dem Software-Team des Wareneingangs zusammen und optimierst Prozesse von der Warenannahme bis zur Einbuchung mit intelligenten ML-Modellen. Das heisst für dich: Du gehst auch mal selbst ins Lager, analysierst Abläufe und installierst vielleicht sogar die Kamera für dein nächstes Computer-Vision-Modell.

• 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.

• 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)
• 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.

* 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