Swiss Timing LTD
Corgémont
Data Scientist (tous genres) - Présence sur site
- 10 octobre 2026
- 100%
- Durée indéterminée
- Corgémont
Résumé de l'emploi
Rejoignez Swiss Timing en tant que Data Scientist, un rôle clé pour transformer des données sportives en insights significatifs. Profitez d'un environnement collaboratif et stimulant.
Tâches
- Développer des modèles d'apprentissage machine avancés pour l'analyse de données.
- Collaborer avec des ingénieurs et développeurs pour construire des pipelines analytiques robustes.
- Créer des solutions analytiques autonomes pour des analyses sur mesure.
Compétences
- Diplôme en Data Science, Informatique, ou domaine connexe requis.
- Solides compétences analytiques et en résolution de problèmes complexes.
- Capacité à communiquer des données complexes de manière claire.
Est-ce utile ?
À propos de cette offre
Carrières
- en
Data Scientist (tous genres) - Présence sur site
Description du poste
En tant que Data Scientist chez Swiss Timing, vous jouerez un rôle clé dans la transformation des données sportives brutes en informations significatives qui soutiennent l'analyse de la performance, la prise de décision basée sur les données et la narration de données. Travaillant en tant que membre central d'une équipe technologique interdisciplinaire, votre mission principale est de développer des modèles avancés d'apprentissage automatique, des systèmes agentiques et des solutions d'analyse en libre-service alimentées par l'IA qui pilotent nos systèmes en direct et de post-traitement dans un large éventail de sports.
Vous collaborerez étroitement avec des ingénieurs de données, des développeurs de logiciels et des experts du domaine sportif pour construire des pipelines analytiques robustes et des systèmes alimentés par l'IA. Ce rôle requiert une forte pensée scientifique, un développement pratique en apprentissage automatique et un esprit collaboratif pour fournir des métriques de performance fiables et spécifiques au sport.
- Appliquer l'analyse statistique à des ensembles de données complexes et développer, évaluer et améliorer continuellement des modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé
- Développer des systèmes agentiques qui interagissent avec des sources de données et des outils analytiques
- Construire des solutions d'analyse en libre-service alimentées par l'IA pour créer des analyses, visualisations et informations exploitables sur mesure pour les athlètes, fédérations, médias et parties prenantes internes
- Analyser et contextualiser les données sportives pour développer des algorithmes calculant des métriques clés de performance
- Collaborer avec les équipes d'ingénierie pour garantir que les bases de données utilisées pour les applications ML et IA sont propres, structurées et validées avec des contrôles robustes de qualité des données
- Travailler en étroite collaboration avec nos équipes techniques et d'ingénierie pour déployer, maintenir et surveiller les modèles d'apprentissage automatique en production
- Contribuer à l'innovation en explorant de nouvelles méthodologies et en améliorant de manière proactive les systèmes IA et ML existants
Profil
- Solides compétences analytiques et de pensée conceptuelle
- Forte affinité pour l'apprentissage automatique, l'IA générative, la résolution de problèmes basée sur les données et les systèmes complexes
- Style de travail structuré, indépendant et orienté solution
- Capacité à communiquer des données complexes et des informations de manière claire et compréhensible
- Intérêt pour le sport et l'analyse de performance basée sur les données
- Souci du détail et orientation qualité
- Esprit d'équipe avec capacité à collaborer efficacement dans des environnements interdisciplinaires
- Curiosité et motivation pour apprendre continuellement et explorer de nouvelles technologies et méthodes
Exigences professionnelles
- Diplôme en Data Science, Informatique, Ingénierie, Mathématiques ou domaine connexe
- Solide formation en statistiques et apprentissage automatique, y compris expérience avec apprentissage supervisé et non supervisé, et évaluation de modèles
- Expérience avec des applications basées sur LLM ou systèmes agentiques
- Maîtrise de Python ; expérience avec SQL, C++ et C# est un plus
- Expérience en visualisation de données, workflows d'analyse scientifique et déploiement de modèles en environnement de production
- Bonne compréhension de la méthodologie scientifique, des tests et de la validation expérimentale
Langues
- De bonnes compétences en communication en anglais sont requises.
LieuRue de l'Envers 1, 2606 Corgémont, Suisse (Berne)
Contact
Benjamin Adler
Partenaire RH