FERAG AG

Data Engineer

📍 8340 Hinwil

Role and responsibilities

Erforschen, entwerfen und implementieren Sie innovative datengesteuerte Lösungen fĂŒr intralogistische Herausforderungen. Bereinigen, strukturieren und transformieren Sie komplexe DatensĂ€tze mit Python, SQL und modernen Datentools. Erstellen und pflegen Sie Datenbanken und Pipelines, um Forschung, Prototyping und geschĂ€ftliche AnwendungsfĂ€lle 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. UnterstĂŒtzen Sie bei Bedarf die Datenerfassung vor Ort durch internationale GeschĂ€ftsreisen. FĂŒhren 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 LĂ€ndern mit eigenen Vertriebs- und Servicegesellschaften vertreten. Das Gesamtunternehmen beschĂ€ftigt 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 gĂ€ngigen Python-Datenpaketen wie pandas oder NumPy

  • Flexible und proaktive Denkweise mit ausgeprĂ€gten KommunikationsfĂ€higkeiten und der Bereitschaft zur interdisziplinĂ€ren Zusammenarbeit

  • Neugier und die FĂ€higkeit, sich in einem sich schnell verĂ€ndernden 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 ĂŒber Deep-Learning-Konzepte oder Erfahrung mit angewandtem ML, Hintergrund in Datenanalyse, Signalanalyse oder angewandter Datenwissenschaft