Data Generalist / Senior Data Scientist-Engineer (w/m) 80 - 100%
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Details zur Stelle

Pensum: 80-100%
vor 8 Stunden

Leistungen

Zusätzliche Urlaubstage
Sonderurlaub
Homeoffice-Möglichkeit

Qualifikationen

Englisch
Google Cloud Platform
Master
SQL
Python
Deutsch

Vollständige Stellenbeschreibung

Die NZZ gehört zu den bedeutendsten privaten Medienunternehmen der Schweiz. Wir konzentrieren uns auf qualitativ hochstehende, unabhängige Publizistik und vertreten eine liberale Weltanschauung. Mit unseren Produkten bieten wir unseren Nutzerinnen und Nutzern täglich Orientierung und Inspiration. Neben den beiden Flaggschiffen «Neue Zürcher Zeitung» und «NZZ am Sonntag» gehören diverse weitere Titel, Veranstaltungsreihen, Podcasts und TV-Formate zum Portfolio.

Data Science ist von zentraler Bedeutung für unsere Mission, datengestützte Entscheidungen zu treffen und innovative, datenbasierte Produkte zu entwickeln. Als erfahrener Data Generalist hast du eine erfolgreiche Erfolgsbilanz im Erzielen von Business Impact und Optimierungen durch den Einsatz von Data Mining und Machine-Learning-Techniken vor und unterstützt unser Team per 1. September 2026 oder nach Vereinbarung als

Data Generalist / Senior Data Scientist-Engineer (w/m) 80 - 100%

Deine Aufgaben

Beratung von Führungskräften und fachbereichsübergreifenden Stakeholdern bei der Definition von ML-Roadmaps, Machbarkeitsanalysen und der Übersetzung von Geschäftszielen in konkrete datengetriebene Initiativen
Konzeption, Implementierung und kontinuierliche Optimierung datengetriebener Lösungen zur Unterstützung der Zielgruppensegmentierung, des Commercial Funnels und der User Journey
Aufbau, Pflege und Optimierung stabiler Daten Pipelines sowie performanter Datenmodelle unter Verwendung moderner Tools
End-to-End-Verantwortung für Machine-Learning-Modelle (Predictive & Prescriptive) – von der explorativen Datenanalyse und dem Prototyping bis hin zu Deployment, Monitoring und CI/CD (z.B. via GCP Vertex AI)
Versuchsplanung, Begleitung und Auswertung von komplexen A/B-Tests, Optimierung von Paywall- und Registrierungs-Abläufen sowie Aufbereitung aussagekräftiger Dashboards zur Fortschrittsmessung
Etablierung und Förderung moderner Standards in den Bereichen Code-Qualität, Versionierung, Reproduzierbarkeit und agiler Projektmethoden (z.B. Kanban/Scrum) innerhalb des Data-Szenarios

Dein Profil

Master-Abschluss in Mathematik, Statistik, Informatik oder einem anderen quantitativen Fachgebiet
Mindestens 5 - 7 Jahre nachweisbare Berufserfahrung im Data-Bereich sowie fundierte Kenntnisse in allen drei Kernbereichen der Datenlandschaft:
- Data Science: Machine Learning (Predictive & Prescriptive) sowie fundierte Statistikkenntnisse
- Data Engineering: Datenmodellierung, Aufbau von Datenpipelines und praktische Erfahrung mit modernen Transformationstools
- Data Analytics: KPI-Definition, Datenvisualisierung und Dashboard-Entwicklung
Ausgezeichnetes Verständnis für Versuchsplanung, A/B-Testing, RCTs (Randomized Controlled Trials) und die datengetriebene Optimierung von Commercial Funnels und User Journeys
Praktische Erfahrung mit der Google Cloud Platform (GCP), vorzugsweise Vertex AI, BigQuery sowie modernen CI/CD- und Orchestrierungs-Werkzeugen
Exzellente Programmierkenntnisse in Python und SQL
Erfahrung mit der User Journey und kommerziellen Trichtern (Commercial Funnels); Erfahrung mit Paywall-, Registrierungs- und Abonnementmodellen ist sehr willkommen
Gute Kommunikationsfähigkeit in Englisch und Deutsch (mind. Niveau B) und die Fähigkeit zur funktionsübergreifenden, effektiven Zusammenarbeit mit technischen und nichttechnischen Stakeholdern
Unternehmerische Denkweise und eine ausgeprägte „Can-Do“-Mentalität, geprägt von hoher Eigeninitiative und einer pragmatischen, lösungsorientierten Arbeitsweise

Unser Angebot

In dieser Funktion bist du eine wichtige Schnittstelle im Tribe Growth (Organisationseinheit Technologie) und unterstützt aktiv das Squad- und Tribe-Leadership bei der Entwicklung der strategischen Innovations-Roadmap. Du behältst eigenverantwortlich den technischen Gesamtüberblick über die Projekte und stellst die End-to-End-Qualität sowie das Lifecycle-Management unserer Machine-Learning-Lösungen und Datenprodukte sicher.
Arbeitszeitgestaltung: Wir unterstützen die Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben mit modernen Arbeitsmodellen (flexible Arbeitszeiten bei einer 40-Stunden-Woche (100%), tw. Arbeit im Homeoffice, am Geburtstag frei, 5 Wochen Ferien mit der Option zum zusätzlichen Ferienkauf, etc.
Tolle Arbeitsumgebung: Unser Büro liegt zentral «am Bellevue» im Herzen von Zürich – mit Blick auf das Opernhaus und den See und in Gehdistanz zu diversen Restaurants und Einkaufsmöglichkeiten.

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