Junior Full-Stack Data Scientist

Als schweizweit führendes Unternehmen schafft Ergon aus Digitalisierungstrends einzigartigen Kundennutzen – von der Idee bis zum Markterfolg. Ergon vereint Technologie-, Security- und Business-Kompetenzen und realisiert «smarte» Lösungen für komplexe Anforderungen.

Ergon entwickelt seit 1984 benutzerfreundliche Individualsoftware und international bewährte Standardsoftware für Kunden aus verschiedenen Branchen. Dafür setzen sich über 400 erstklassig ausgebildete Mitarbeiter:innen aus diversen Fachrichtungen voller Leidenschaft ein.

Bei Ergon pflegen wir eine offene Firmenkultur – wir leben Eigenverantwortung, Mitwirkung und offenen Austausch. Die Ergon-Kultur bedeutet, mit Gleichgesinnten zu arbeiten. Die Leidenschaft, mit Fachwissen das beste Resultat zu erzielen, vereint uns.

• Pionierprojekten im Bereich Data Science und Machine Learning sind dein zentrales Aufgaben gebiet- von der Idee über Prototypen bis zur produktiven Lösung bei anspruchsvollen Kund:innen
• Du entwickelst End-to-End («Full Stack») datengetriebene Lösungen:
  Datenanalyse, Datenpipelines, Modelle, Services und deren Betrieb (Data Ops/MLOps)
• Zum Einsatz kommen moderne Architekturen und eine breite Technologiepalette (von LLMs bis zu C++) - je nach Projekt On-Premise und/oder Cloud
• Beim Aufbau und der Weiterentwicklung von Dateninfrastrukturen (z.
  
  B. Streaming, Batch, OLTP/OLAP) sowie bei der Industrialisierung von ML-Workflows hilfts du tatkräftig mit
• Als Mitglied unseres Data-Science-Teams arbeitest du eng mit erfahrenen Kolleg:innen zusammen - in einem Umfeld, in dem wir voneinander lernen und Wissen aktiv teilen

• Masterabschluss in Data Science (ETH/Uni/FH) oder vergleichbar
• Interesse an datengetriebenen Ansätzen und Freude daran, diese in robuste Software zu überführen
• Erste Kenntnisse in Datenanalyse, Machine Learning, Data Engineering und Softwareentwicklung
• Idealerweise erste Erfahrung mit Python, Java und/oder Kotlin
• Idealerweise erste Berührungspunkte mit Dev Ops-Tools (z.
  
  B. Docker, Kubernetes) sowie Public Clouds (Azure, AWS, GCP)
• erste Erfahrung mit Datenbanken und Datenmodellen (OLTP & OLAP) wären ebenso von Vorteil
• Strukturiertes Vorgehen, Lernfähigkeit und kontinuierliche Weiterentwicklung
• Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

M, w oder d? Egal. Wir möchten die richtige Person für unsere offene Stelle finden, unabhängig deines Geschlechts.

Eva Felsberg, Lead Talent Acquisition Manager, steht dir bei Fragen gerne unter  oder jobs zur Verfügung.

Für diese Position nehmen wir keine Dossiers von externen Dienstleistern an.