Migros-Genossenschafts-Bund

Data Engineer/-in Machine Learning Engineer/-in

📍 8005 Zürich

One of 520 job profiles at employer Migros-Genossenschafts-Bund

Role and responsibilities

Du arbeitest an der Entwicklung und Umsetzung datengetriebener Produkte von der Datenextraktion, Transformation über (ML-) Modellierung und Visualisierung bis zur Implementierung der finalen Lösung. Du erstellst automatisierte Datenmodelle und Datenpipelines und entwickelst kontinuierliche Integrations- und Bereitstellungsworkflows für ELT-Prozesse mit Hilfe von CI/CD. Du wirkst an der neuen gruppenweiten State-of-the-Art Daten- und Cloudarchitektur mit und nutzt einen modernen Tech-Stack sowie fortschrittliches Datenmanagement. Du optimierst die Performance, überwachst und skalierst Modelle, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.

Team / description

Unser Team trägt messbar zum Erfolg der Migros-Gruppe bei, indem wir innovative Lösungen für Pricing und Aktionen im Detailhandel entwickeln. Mit massgeschneiderten, daten- und ML-getriebenen, Cloud-basierten Applikationen adressieren wir nicht nur Pricing und Aktionen, sondern auch zentrale Fragestellungen im Retail. Werde Teil unseres Teams!

Qualifications and Skills

  • Abgeschlossenes Studium (Uni/ETH, FH, HF) in Informatik, Data Science, Mathematik, Physik, Ingenieurwissenschaften oder einem anderen quantitativen Bereich

  • mindestens 5 Jahre Berufserfahrung Im Software Engineering, Data Engineering, Machine Learning, Cloud Engineering, Data Science oder ähnlichen Themen

  • ausgezeichnete Kenntnisse in der Programmierung und Softwareentwicklung, insbesondere in Python, SQL und Shell Scripting (Bash)

  • solides Verständnis von Training und Operationalisierung von Data-Science- und ML-Lösungen (DevOps, Container, Orchestrierung, Experiment-Tracking, Datenversionierung)

  • Kenntnisse mit Cloud-Lösungen wie GCP, Azure und AWS sowie Best Practices wie Infrastructure as Code (z. B. Terraform)

  • Vernetzung innerhalb des Teams und enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Business- und Operations-Stakeholdern

  • Erfahrungen in den Bereichen Pricing, Aktionen und E-Commerce, oder im Detailhandel sind von Vorteil

  • Deutsch (fliessend)

  • Englisch (fliessend)