Data Engineer
đ 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. Ăber 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 gÀngigen Python-Datenpaketen wie pandas oder NumPy
Flexible und proaktive Denkweise mit ausgeprÀgten KommunikationsfÀhigkeiten und der Bereitschaft zur interdisziplinÀren Zusammenarbeit
Neugier und die FÀhigkeit, sich in einem sich schnell verÀndernden 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