Data Scientist:in Zustandsdaten

**Darauf können Sie sich freuen.**:
Der Bereich Mess
- und Diagnosetechnik ist die zentrale Anlaufstelle im maschinellen Zustandsdatenmonitoring, von der Bestellung bis hin zur Datenaufbereitung. Mit den SBB eigenen Diagnosefahrzeugen erheben wir maschinell Zustandsdaten. Diese dienen zur Gewährleistung und Optimierung der Qualität, Sicherheit und Verfügbarkeit der Fahrweginfrastruktur.

Als Mitglied des Teams Zustandsdaten Research und Analysis tragen Sie zur zukunftsgerichteten Weiterentwicklung des maschinellen Zustandsmonitorings bei.

Sie sind flexibel und nutzen die Möglichkeit von «Work Smart», um auch von zuhause aus oder unterwegs zu arbeiten.
- Das können Sie bewegen.
- Sie führen Datenanalysen und Auswertungen anhand der neusten Methoden aus der angewandten Forschung, sei es Advanced Analytics (Machine Learning, Deep Learning, etc.), Business Intelligence oder deskriptive Statistik, durch. Dabei kombinieren Sie die Ergebnisse mit fachlicher Expertise des Zustandsmonitoring.
- Die Data-Science basierten Optimierungen, Weiterentwicklungen und Forschungen im Bereich Zustandsmonitoring von Bahninfrastrukturanlagen treiben Sie aktiv voran.
- Das Führen und Mitarbeiten in Proof of Concepts zur Weiterentwicklung des Zustandsmonitorings ist Teil Ihrer Arbeit.
- Bei unseren Forschungszusammenarbeiten, Entwicklungsprojekten und dem operativen Geschäft bringen Sie die Daten
- und Analytics-Kompetenzen ein und beraten aktiv.
- Das bringen Sie mit.
- Sie sind analytisch, strukturiert, eigenverantwortlich und lieben als kommunikative und engagierte Persönlichkeit die interdisziplinäre Zusammenarbeit, um komplexe sowie technische Themen im Bahnumfeld zu analysieren und kundenorientierte Lösungen mitzugestalten.
- Wir setzen ein hohes Mass an methodischem und algorithmischem Verständnis, Erfahrung in der effizienten Umsetzung von Algorithmen in verschiedenen Sprachen wie z.B. Python und sehr gute Kenntnisse in Datenbanksystemen und SQL voraus.
- Sie verfügen über fundierte Kenntnisse der Statistik und des Machine Learning in einem oder mehreren Gebieten wie z.B. Predictive Modeling, Optimierung, Statistical Learning, Data Mining oder Computer Vision.
- Für diese Stelle können Sie einen Hochschulabschluss (Uni/ETH/FH) in Naturwissenschaften, Statistik, Informatik, Mathematik oder einer fachverwandten Richtung (z.B. Ingenieurs
- oder Wirtschaftswissenschaften) mit quantitativem/analytischem Schwerpunkt vorweisen.
- Sie verfügen über sehr gute Deutsch
- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
- Ein grosses Technologieverständnis (PyTorch, Tensorflow, Docker, AWS, Azure, Openshift, Linux) sowie Erfahrung im Software-Engineering (Clean Code, Git, CI/CD) rundet Ihr Profil ab.