1

Data Specialist Parts Sales (m/w) 100%

Cham ZG
24.02.2020 | Position with re­spon­si­bil­i­ties | 100%

Data Specialist Parts Sales (m/w) 100%

Data Specialist Parts Sales (m/w)

  • AMAG Group
  • Cham
  • Berufserfahrung (Senior Level)
  • IT
  • Publiziert: 21.02.2020

Wir bewegen und begeistern Menschen.

Die AMAG Gruppe gehört zu den 50 grössten Schweizer Unternehmen. Unsere Vision ist es, uns zum führenden Anbieter nachhaltiger Mobilität zu entwickeln. Für dieses Ziel setzen sich die rund 6’500 Mitarbeitenden jeden Tag mit grosser Kompetenz und Leidenschaft ein und sorgen dafür, dass unsere Kunden jederzeit gut unterwegs sind.

Connectivity, Autonomes Fahren, Car Sharing und Elektrifizierung verändern unsere Mobilität. Daten und ihre Auswertung mit Künstlicher Intelligenz und Machine Learning spielen bei dieser Transformation eine entscheidende Rolle. Dabei verfügt die AMAG über einen einzigartigen Datenschatz rund um das Oekosystem Individualmobilität in der Schweiz – mit Daten aus Fahrzeugverkauf, Leasing, Garagen, Mietwagen und Car Sharing.

Die Abteilung Parts Sales will den Deckungsbeitrag im Aftersales optimieren indem Umsatzpotenziale genutzt werden. Dazu nutzen wir Künstliche Intelligenz, um neue Erkenntnisse und Mehrwerte aus dem vorhandenen Datenschatz zu generieren. Wir nutzen Machine Learning, um bessere Business Entscheidungen zu ermöglichen und Prozesse zu automatisieren. Ein anderer Schwerpunkt ist die Durchführung strategischer Datenprojekte, um in Zukunft die relevanten Daten in hoher Qualität verfügbar zu haben und sicher auswerten zu können.

Das sind Ihre Aufgaben

  • Sie durchsuchen große Datenmengen nach Mustern, erkennen Ausreißer in transaktionalen Daten, entwickeln Prognosemodelle, führen Root-Cause-Analysen durch, simulieren Szenarien mit stochastischen Modellen, nutzen Machine Learning zur Generierung business-relevanter Erkenntnisse und entwickeln Algorithmen zur Automatisierung von Prozessen
  • Dabei begleiten Sie Data Science Projekte „end-to-end“, vom Prototyp bis zur skalierbaren Lösung (Datenabzug per SQL, Datenexploration, Entwicklung von Machine Learning Algorithmen, Validierung, Visualisierung der Ergebnisse)
  • Sie sind der Data Science Ansprechpartner für sämtliche Business Units der AMAG
  • Sie präsentieren Ihre Ergebnisse auf verschiedenen Management Ebenen

Das bringen Sie mit

  • Eine abgeschlossene Grundausbildung sowie ein Studium in der Fachrichtung Wirtschaftsinformatik, Mathematik, Datenwissenschaften oder ähnliches
  • Mehrjährige Berufserfahrung im Bereit Data Science
  • Sehr gute Deutsch- sowie gute Englischkenntnisse
  • Fundierte Kenntnisse im Bereich Statistik, Stochastik, Machine Learning Algorithmen (Deep Learning, multivariate Regression, Boosting)
  • Gute Coding Skills in R (data table, ggplot2, h2o, dplyr) oder Python (numpy, pandas, tensor flow, scikit learn) sowie SQL in den Bereichen Data Wrangling, Machine Learning und Visualisierung
  • Gute kommunikative Fähigkeiten: Sie können Ihre Analysen und Algorithmen einem Anwender anschaulich erklären

Das bieten wir Ihnen

  • Wir schenken unseren Mitarbeitenden das Vertrauen und die nötigen Freiräume für selbständiges Arbeiten
  • Ein daten-begeistertes und top ausgebildetes Data Science Team mit starkem wissenschaftlichem Hintergrund
  • Abwechslungsreiche Data Science Use Cases entlang der Wertschöpfungskette von AMAG
  • Ein durchmischtes / junges / erfahrenes Team mit Wir Gefühl / gemeinsamer Vision / gemeinsamen Zielen
  • Ein Job mit Perspektive: wir unterstützen die Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden – fachlich wie persönlich
  • Flexible Arbeitszeitmodelle, um Beruf, Familie und Hobby unter einen Hut zu bringen
  • Neues, modernes und offenes Bürokonzept mit Rückzugsmöglichkeiten
  • Attraktive und gesunde Verpflegungsmöglichkeiten (Restaurant und Café)
  • Ein ganzheitliches Mobilitätskonzept mit Parkhaus, Car-Sharing, E-Bike-Flotte
  • Fitnessbereich zur kostenfreien Nutzung
 

Haben wir Ihr Interesse geweckt?

Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung.
  • Daniela Pongelli
  • +41 44 846 11 25

This website uses cookies to ensure you receive the best service. Further information can be found in our Terms and Conditions and in the Privacy Policy.