Data Scientist im Bereich Artificial Intelligence (w/m/d)

Darauf kannst du dich freuen.

Das Team Artificial Intelligence (AI) gestaltet und begleitet den Einsatz von AI‑Lösungen zur Gewinnung und Synthese relevanter Informationen. Damit unterstützen wir die System- und Fahrzeugingenieur:innen bei der Weiterentwicklung und Instandhaltung unserer Fahrzeuge des Personenverkehrs. Zusammen mit den Fachbereichen von Fahrzeug- und Systemengineering explorieren wir die Potenziale, erarbeiten Proofs of Concept und unterstützen die Skalierung von AI‑Use‑Cases. In Zusammenarbeit mit der Digitalen Zone der SBB entwickeln wir skalierbare AI‑Applikationen und sorgen für einen nachhaltigen Einsatz mit langfristigem Nutzen.

Benefits wie kostenloses GA, vergünstigtes Reisen im Ausland - auch für die Familie - findest du auf unserer Website unter Benefits.

Das kannst du bewegen. 

• Mit modernen Methoden aus der angewandten Forschung führst du anspruchsvolle Analysen und Proof of Concepts durch und schaffst Entscheidungsgrundlagen für die Entwicklung von AI‑Applikationen.
• Datenexploration, Konzeptentwicklung, Umsetzung und Anwenden von ML/AI‑Algorithmen, das Ermitteln von Ursache‑Wirkung‑Zusammenhängen sowie das Erstellen quantitativer Modelle gehören ebenso zu deinem Alltag wie die Aufbereitung, Visualisierung und Interpretation der Ergebnisse.
• Analytische Ergebnisse verknüpfst du mit Domänenwissen aus dem Fahrzeug‑ und Systemengineering und bereitest sie adressatengerecht für die Ansprechpartner:innen aus dem Engineering und der Informatik auf.
• Du bringst deine Data‑Science‑Kompetenzen aktiv in unser Team ein, unterstützt die Fachexpert:innen und trägst damit aktiv dazu bei, neue Methoden aus dem Bereich Machine Learning und Artificial Intelligence nachhaltig zu verankern.

Das bringst du mit.

• Analytische, strukturierte, selbständige und eigenverantwortliche Arbeitsweise sowie Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit im technischen Bahnumfeld. Als kommunikative und engagierte Persönlichkeit gestaltest du kundenorientierte Lösungen.
• Sehr gutes methodisches und algorithmisches Verständnis sowie fundierte Python-Erfahrung mit gängigen Data‑Science‑Libraries. Vertraut mit Git und Software‑Engineering‑Prinzipien wie Clean Code.
• Sichere Datenaufbereitung mit Python‑Skripten oder SQL und Anwendung klassischer Data‑Science‑ und Machine‑Learning‑Methoden. AI-Engineering ist ein Plus. Erfahrung mit Windows‑Subsystem für Linux, Docker, Snowflake oder weiteren Cloud‑Umgebungen ist erwünscht.
• Du bringst einen Hochschulabschluss in Ingenieur‑ oder Naturwissenschaften (Uni, FH) oder in einer quantitativ oder analytisch ausgerichteten Fachrichtung mit.
• Sehr gute Deutsch‑ und Englischkenntnisse (min. C1) in Wort und Schrift werden vorausgesetzt.