Job Informationen

Aufgaben: Unterstützung der internen Stakeholder bei der Beantwortung von fachlichen Fragestellung durch die Anwendung innovativer Datenanalysemethoden Entwicklung von komplexen prädiktiven Machine-Learning-Modellen Bereitstellung und Betrieb von Machine-Learning-Modellen in einer produktiven Umgebung (MLOps) Adressatengerechte Präsentation von Analyse- und Entwicklungsergebnissen Profil: ausgeprägte analytische Fähigkeiten und 2-3 Jahre Berufserfahrung in der Analyse grosser Datenmengen (z.B. Kunden- oder Transaktionsdaten; Erfahrungen in bankfachlichen Themen von Vorteil) praktische Erfahrung in der Entwicklung und dem operativen Betrieb von Machine-Learning-Modellen zur Entscheidungsunterstützung und Prozessautomatisierung Fundierte Kenntnisse in Statistik und Machine Learning Algorithmen (unüberwachtes, überwachtes und bestärkendes Lernen) überzeugende Programmierkenntnisse mit Python, R, Shiny; gute SQL-Kenntnisse sowie Erfahrung in der Verwendung von Git abgeschlossenes Hochschulstudium in einer quantitativen Fachrichtung (Statistik, Informatik oder ähnlich) Fachliche Kompetenz und ausgeprägte technische Affinität im Umgang mit Daten- und IT-Systemen; Erfahrungen mit cloudbasierten Technologien von Vorteil selbständige arbeits- und lösungsorientierte Denkweise mit starkem Business-Fokus Erfahrung mit agilen Methoden und entsprechenden Tools (JIRA, Confluence) Gute Deutschkenntnisse (Wort und Schrift

Benötigte Skills

• Deutsch
• Python
• Machine Learning
• R
• SQL
• Jira