Die Daten, mit denen du arbeitest, gibt es in der Schweiz kein zweites Mal.
intervista ist ein Full-Service-Institut für hochwertige Markt-, Mobilitäts- und Sozialforschung mit Standorten in Zürich und Bern. Mit fundierter Methodenkompetenz, langjähriger Erfahrung und modernen Technologien schaffen wir verlässliche Entscheidungsgrundlagen für Unternehmen, wissenschaftliche Institutionen und Auftraggeber der öffentlichen Hand.
Im Bereich der Mobilitätsforschung arbeitet intervista seit mehreren Jahren mit einer eigenen Smartphone-App zur Gewinnung von Geolokationsdaten. Rund 4’000 soziodemografisch und regional stratifizierte Panelist:innen zeichnen über die App kontinuierlich Mobilitätsdaten auf und liefern damit eine einzigartige Datenbasis zum Mobilitätsverhalten in der Schweiz.
Zur Verstärkung unseres Mobilitätsforschungs-Teams suchen wir eine kompetente, sympathische und motivierte Persönlichkeit als
Data Scientist Mobilitätsdaten 80-100% (m/w/d)
Deine Aufgaben
- Du entwickelst und implementierst Modelle im Bereich Mobilitäts- und Werbeforschung auf Basis unseres standortdatenbasierten Mobilitäts-Panels, zum Beispiel zur Klassifizierung genutzter Verkehrsmittel oder zur Reichweitenforschung von Werbekampagnen.
- Du erstellst, optimierst und wartest Datenpipelines, die grosse Volumina an GPS- und Geodaten effizient verarbeitbar machen.
- Du recherchierst verfügbare Datenquellen, zum Beispiel OSM oder Swisstopo, und verknüpfst diese mit unseren bestehenden Daten.
- Du realisierst vertiefte statistische Analysen und Modellierungen im Rahmen von Forschungsprojekten.
- Du bereitest Daten auf, kontrollierst und analysierst sie.
- Du visualisierst Ergebnisse mit Python, Streamlit oder BI-Tools wie Power BI so, dass auch Personen ohne wissenschaftlichen Hintergrund sie verstehen und nutzen können.
- Du berätst und unterstützt unsere Projektleiter:innen und Kund:innen bei statistischen Analysen sowie bei der Interpretation der Resultate.
- Du entwickelst gemeinsam mit IT-Developer:innen sowie Markt- und Sozialforscher:innen in interdisziplinären Teams neue Anwendungen und Produkte.
- Du bringst eigene Ideen ein und gestaltest aktiv mit, wie wir unsere einzigartige Datenbasis methodisch und technisch weiterentwickeln.
Das bringst du mit
- Du hast ein abgeschlossenes Hochschulstudium mit Fokus auf Analytics, zum Beispiel in Data Science, Mathematik, Statistik, Informatik oder einem vergleichbaren Fachgebiet.
- Du verfügst über relevante Berufserfahrung in der Datenanalyse sowie in der Anwendung von Data-Science- und Machine-Learning-Methoden.
- Du hast sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit robustem, wartbarem Code; R-Kenntnisse sind ein Plus.
- Du bist erfahren im Umgang mit strukturierten Daten; Erfahrung mit unstrukturierten Daten ist ein Plus.
- Du kennst dich mit SQL und idealerweise MongoDB aus.
- Du bringst Interesse an Data Engineering mit, insbesondere an effizienten und gut nachvollziehbaren Datenpipelines.
- Idealerweise hast du bereits Erfahrung im Umgang mit GPS-, Mobilitäts- und Geodaten sowie GIS-Tools wie QGIS.
- Du arbeitest gerne in interdisziplinären Teams und möchtest den Bereich Mobilitätsforschung aktiv mitgestalten.
- Du sprichst fliessend Deutsch und kommunizierst sicher auf Englisch.
Das bieten wir dir
- Zugang zu einer schweizweit einzigartigen Mobilitätsdatenbasis und methodisch anspruchsvollen Projekten.
- Spannende Fragestellungen im Bereich Mobilitäts-, Markt-, Werbe- und Sozialforschung.
- Echte Mitgestaltungsmöglichkeiten bei der Weiterentwicklung unserer Methoden, Datenprodukte und Anwendungen.
- Eine anregende Arbeitsatmosphäre in einem kollegialen, interdisziplinären Team.
- Flache Hierarchien, kurze Entscheidungswege und viel Raum für eigene Ideen.
- Faire Arbeitsbedingungen und ein angemessenes Gehalt.
- Einen zentral gelegenen Arbeitsplatz in Zürich mit moderner Ausstattung.
Interessiert?
Wenn wir dein Interesse geweckt haben, sende uns deine Bewerbung mit Motivationsschreiben und Lebenslauf.
Du hast noch Fragen? Unsere Office Managerin Britta gibt dir gerne Auskunft unter: 031 511 39 08.