Data Scientist (tous genres) - Présence sur site

L'entreprise ##

Derrière chaque record, il y a des années d'entraînement intensif et le désir de l'athlète de produire des performances excellentes.

Derrière le résultat, il y a un savoir-faire profond et la haute précision de la technologie de pointe de Swiss Timing.

Si vous souhaitez participer au développement futur d'événements sportifs de haut niveau ... nous vous recherchons !

Active mondialement, notre entreprise recherche constamment des employés déterminés à progresser et à s'efforcer de réussir dans un environnement hautement innovant.

En tant qu'entreprise du Swatch Group, nous nous engageons pour la qualité de vie, la santé et la sécurité, et l'environnement. Nous avons à cœur d'embaucher des employés ayant un état d'esprit durable.

Description du poste ##

En tant que Data Scientist chez Swiss Timing, vous jouerez un rôle clé dans la transformation de données sportives brutes en informations significatives qui soutiennent l'analyse des performances, la prise de décision fondée sur les données et le data storytelling. En tant que membre central d'une équipe technologique interdisciplinaire, votre mission principale est de développer des modèles d'apprentissage automatique (machine learning) avancés, des systèmes agentiques et des solutions d'analyse en libre-service alimentées par l'IA qui pilotent nos systèmes de traitement en direct et post-traitement pour 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 d'analyse robustes et des systèmes alimentés par l'IA. Ce rôle nécessite une pensée scientifique solide, un développement ML pratique et un esprit de collaboration pour fournir des mesures 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 automatique supervisés et non supervisés
• Développer des systèmes agentiques qui interagissent avec les sources de données et les outils analytiques
• Construire des solutions d'analyse en libre-service alimentées par l'IA pour créer des analyses sur mesure, des visualisations et des informations exploitables pour les athlètes, les fédérations, les médias et les parties prenantes internes
• Analyser et contextualiser les données sportives pour développer des algorithmes qui calculent des indicateurs de performance clés
• Collaborer avec les équipes d'ingénierie pour s'assurer que les bases de données utilisées pour les applications ML et IA sont propres, structurées et validées par des contrôles de qualité de données robustes
• 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 proactivement les systèmes d'IA et de ML existants

Profil ##

• Fortes capacités de réflexion analytique et conceptuelle
• Haute affinité pour le machine learning, l'IA générative, la résolution de problèmes basée sur les données et les systèmes complexes
• Style de travail structuré, indépendant et orienté vers les solutions
• Capacité à communiquer des données et des informations complexes de manière claire et compréhensible
• Intérêt pour le sport et l'analyse de performance basée sur les données
• Souci du détail et de la qualité
• Esprit d'équipe avec la capacité de collaborer efficacement dans des environnements interdisciplinaires
• Curiosité et motivation pour apprendre et explorer continuellement de nouvelles technologies et méthodes

Exigences professionnelles ##

• Diplôme en Data Science, Informatique, Ingénierie, Mathématiques ou un domaine connexe
• Solide expérience en statistiques et en machine learning, y compris l'expérience de l'apprentissage supervisé et non supervisé, et de l'évaluation de modèles.
• Expérience avec les applications basées sur les LLM ou les systèmes agentiques
• Maîtrise de Python ; l'expérience avec SQL, C++ et C# est un plus
• Expérience avec la visualisation de données, les flux de travail d'analyse scientifique et le déploiement de modèles dans des environnements 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.

Contact ##

Benjamin Adler

HR Business Partne

Lieu de travail

Rue de l'Envers 1
2606 Corgémont (Bern)
Suisse

Adresse de l'entreprise

Swiss Timing LTD
Rue de l-Envers 1
P.O. box 138
CH-2606 Corgémont

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