Data Engineer
📍 8340 Hinwil
Role and responsibilities
Erforschen, entwerfen und implementieren Sie innovative datengesteuerte Lösungen für intralogistische Herausforderungen. Bereinigen, strukturieren und transformieren Sie komplexe Datensätze mit Python, SQL und modernen Datentools. Erstellen und pflegen Sie Datenbanken und Pipelines, um Forschung, Prototyping und geschäftliche Anwendungsfälle zu ermöglichen. Tragen Sie mit Programmierkenntnissen, mathematischem Denken und aktiver Diskussion zu komplexen und hochmodernen Deep-Learning-Projekten bei. Verarbeiten und analysieren Sie Signaldaten in enger Zusammenarbeit mit Hardware- und Softwareteam. Unterstützen Sie bei Bedarf die Datenerfassung vor Ort durch internationale Geschäftsreisen. Führen Sie Simulationen durch.
Team / description
Die Ferag AG mit Hauptsitz in Hinwil ZH ist ein Schweizer Familienunternehmen, spezialisiert auf die Entwicklung und Herstellung von intralogistischen Gesamtlösungen sowie Förder- und Verarbeitungssystemen in der graphischen Industrie. Über ihre weltweite Vertriebsorganisation ist die Ferag in mehr als 18 Ländern mit eigenen Vertriebs- und Servicegesellschaften vertreten. Das Gesamtunternehmen beschäftigt rund 600 Mitarbeitende.
Qualifications and Skills
Hintergrund in Informatik, Datenverarbeitung, Mathematik oder einem verwandten Bereich Hochschulabschluss oder gleichwertige praktische Erfahrung
Fundierte Kenntnisse in Python und SQL mit praktischer Erfahrung im Bereich Datenverarbeitung (Datenbereinigung, Pipelines, Datenbankdesign)
Praktische Erfahrung mit gängigen Python-Datenpaketen wie pandas oder NumPy
Flexible und proaktive Denkweise mit ausgeprägten Kommunikationsfähigkeiten und der Bereitschaft zur interdisziplinären Zusammenarbeit
Neugier und die Fähigkeit, sich in einem sich schnell verändernden Umfeld schnell neues Wissen anzueignen
Fliessende Englisch- und Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (C1-C2)
Von Vorteil sind: Erfahrung mit Docker oder containerisierten Anwendungen, Kenntnisse über Deep-Learning-Konzepte oder Erfahrung mit angewandtem ML, Hintergrund in Datenanalyse, Signalanalyse oder angewandter Datenwissenschaft