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Data Scientist

Migros-Genossenschafts-Bund

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Zürich, ZH, Switzerland
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Your applicationOpen nowData ScientistMigros-Genossenschafts-Bund · Zürich, ZH, Switzerland

  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on Migros-Genossenschafts-Bund's own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

13.8% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market.

Share of postings closed within
  1. 2.2%1 day
  2. 4.7%3 days
  3. 13.8%7 days
  4. 22.3%14 days
  5. 37.8%30 days
  6. 59.0%60 days
This job: posted yesterday

The posting

--- base: meta-keywords: meta-viewport: width=device-width, initial-scale=1.0 title: Data Scientist (w/m/d) ---

Data Scientist (w/m/d) ======================

Im Analytics Team der Migros entwickeln wir mit Statistik, ML und Optimierungsmethoden Lösungen für Standort\-, Flächen\- und Sortimentsentscheidungen im Supermarktgeschäft. Gemeinsam mit dem Business begleiten wir unsere Projekte von der ersten Idee bis zum produktiven Einsatz. Du möchtest mit deiner Arbeit einen Mehrwert für die Migros schaffen? Dann bist du bei uns richtig!

Was du bewegst

  • Du übersetzt strategische Business\-Fragestellungen in wirkungsvolle Analytics Use\-Cases und begleitest interne Kund\*innen partnerschaftlich bei der Entwicklung datengetriebener Lösungen mit echtem Mehrwert
  • Du verantwortest und steuerst Analytics Use\-Cases entlang des gesamten Lebenszyklus \- von der Konzeption und Analyse bis zur produktiven Umsetzung und dem effizienten Betrieb in enger Zusammenarbeit mit Data Engineers
  • Du setzt klassische statistische Methoden, Machine Learning und Agentic AI gezielt ein und entwickelst wirkungsvolle Lösungen auf unserem modernen Tech\-Stack: GCP (BigQuery, Gemini Enterprise Agent Plattform), dbt, , NiceGUI,
  • Du analysierst Daten, leitest entscheidungsrelevante Erkenntnisse ab und schaffst so die Grundlage für fundierte Entscheidungen
  • Du bereitest Erkenntnisse, Empfehlungen und Lösungskonzepte adressatengerecht für technische wie nicht\-technische Stakeholder auf und kommunizierst diese überzeugend

Was du mitbringst

  • Bildung: Abgeschlossenes Studium (Uni/ETH, FH, HF)
  • Fachrichtung: in einem quantitativen Fachgebiet wie Naturwissenschaften, Mathematik, Informatik oder einem ähnlichen Bereich
  • Berufserfahrung: Mindestens Drei Jahre praktische Erfahrung in der eigenständigen Durchführung von Data\-Science\-Projekten im Business\-Kontext
  • Freude daran, Verantwortung für Lösungen zu übernehmen und sie gemeinsam im Team fachlich, technisch und betrieblich weiterzuentwickeln
  • Nachweisbare Erfahrung in der Anwendung von statistischen Methoden, Machine Learning und analytischen Verfahren zur Lösung konkreter Business\-Fragestellungen
  • Fundierte Kenntnisse in der Datenanalyse und Entwicklung datengetriebener Lösungen mit SQL und , Erfahrung im Umgang mit grossen Datenmengen auf modernen Cloud\-Plattformen wie GCP
  • Praktische Erfahrung mit MLOps, CI/CD und der produktiven Umsetzung von ML\-Lösungen
  • Fähigkeit, strategische und operative Anforderungen rasch zu erfassen, in wirkungsvolle Analytics Use\-Cases zu übersetzen und pragmatische, zielgerichtete Lösungen auch bei unklaren Anforderungen zu entwickeln
  • Erfahrungen in der Anwendung und Entwicklung von (agentic) AI\-Lösungen
  • Erfahrung in der technischen/inhaltlichen Leitung von Projektteams
  • Erfahrungen im Retail\-Umfeld
  • Deutsch (C1\)
  • Englisch (A2\)

Was wir dir bieten

  • Mobil\-flexibles Arbeitsmodell: Zeitliche und räumliche Flexibilität bei der Erfüllung der Funktion (als Orientierung 40% Home Office)
  • Zentraler Arbeitsort: Zentraler Arbeitsort in der Stadt Zürich (Limmatplatz oder Nähe Hardbrücke)
  • Faire Löhne: Funktionsorientierte und marktgerechte Entlöhnung \- "We pay fair" zertifiziert
  • Berufliche Vorsorge: Überdurchschnittliche Leistungen und drei verschiedene Sparpläne passend zur individuellen Lebenssituation
  • Gestaltungs\- und Entscheidungsspielraum: Möglichkeit das Aufgabenfeld selbstständig mitzugestalten und weiterzuentwickeln
  • Migros Bank: Kostenlose Kontoführung und Vorzugszinsen auf dem Privat\- und Anlegekonto

Rekrutierungsprozess

  • Bewerbungsunterlagen einreichen
  • Vorselektion der Bewerbungen
  • Gespräch mit HR \& Fachabteilung
  • Fachgespräch mit Case\-Präsentation
  • Kennenlernen Team
  • Angebot \& Vertragsausstellung (Digital)

Kontakt

Talent Acquisition Partner

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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against Migros-Genossenschafts-Bund's own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.

  3. We apply on Migros-Genossenschafts-Bund's form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.

  4. Every reply, sorted

    Migros-Genossenschafts-Bund's answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.

  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

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