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Data Scientist On-Site Presence

in 04103, Leipzig, Sachsen, Deutschland
Unternehmen: Swatch Group
Vollzeit position
Verfasst am 2026-09-27
Berufliche Spezialisierung:
  • IT/Informationstechnik
    Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz Ingenieur, Datenwissenschaftler, Daten Analyst
Gehalts-/Lohnspanne oder Branchenbenchmark: 65000 - 90000 EUR pro Jahr EUR 65000.00 90000.00 YEAR
Stellenbeschreibung
Stellenbezeichnung: Data Scientist (all genders) - On-Site Presence

Job description

As a Data Scientist at Swiss Timing, you will play a key role in transforming raw sports data into meaningful insights that support performance analysis, data-driven decision-making, and data storytelling. Working as a core member of an interdisciplinary tech team, your primary mission is to develop advanced machine learning models, agentic systems, and AI-powered self-service analytics solutions that drive our live and post-processing systems across a wide range of sports.

You will collaborate closely with data engineers, software developers, and sports domain experts to build robust analytics pipelines and AI-powered systems. This role requires strong scientific thinking, hands-on ML development, and a collaborative mindset to deliver reliable, sport-specific performance metrics.

  • Apply statistical analysis to complex datasets and develop, evaluate, and continuously improve supervised and unsupervised machine learning models
  • Develop agentic systems that interact with data sources and analytical tools
  • Build AI-powered self-service analytics solutions to create tailored analyses, visualizations, and actionable insights for athletes, federations, media, and internal stakeholders
  • Analyze and contextualize sports data to develop algorithms that compute key performance metrics
  • Partner with engineering teams to ensure databases used for ML and AI applications are clean, structured, and validated with robust data quality checks
  • Work closely with our technical and engineering teams to deploy, maintain, and monitor machine learning models in production
  • Contribute to innovation by exploring new methodologies and proactively improving existing AI and ML systems
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