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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Machine Learning Modelle und analysiere Daten für innovative Lösungen.
- Arbeitgeber: Swissquote ist der Schweizer Marktführer im Online-Banking mit über 500.000 Kunden.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, kein Dresscode und ein multikulturelles Team.
- Warum dieser Job: Starte deine Karriere in einem dynamischen Umfeld mit großem Einfluss auf die Branche.
- Gewünschte Qualifikationen: Masterabschluss in Data Science oder verwandten Bereichen und relevante Praktikumserfahrung erforderlich.
- Andere Informationen: Wir begrüßen Bewerbungen aus allen Hintergründen und Perspektiven.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Building the bank of tomorrow takes more than skills. It means combining our differences to imagine, discuss, code, develop, test, learn and celebrate every step together. Share our vibes? Join Swissquote to unleash your potential. We are the Swiss Leader in Online Banking and we provide trading, investing and banking services to über 500.000 Kunden, durch unsere leistungsstarken und sicheren digitalen Plattformen. Unsere über 1000 Mitarbeiter arbeiten flexibel, ohne Dresscode und in multikulturellen Teams. Indem sie einen großen Einfluss auf die Branche haben, erweitern sie ihr Fähigkeitenportfolio und fördern ihre Karriere in einem schnelllebigen Umfeld. Wir sind alle bei Swissquote dabei. Als Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, heißen wir Kandidaten aus allen Hintergründen, Erfahrungen und Perspektiven willkommen, um unserem Team beizutreten und zu unserem gemeinsamen Erfolg beizutragen. Bist du bereit? Sei nicht schüchtern, bewirb dich!
Swissquote sucht einen Junior Data Scientist, um unser schnell wachsendes Quantitative Research & Solutions-Team zu verstärken. Dies ist eine aufregende Gelegenheit für Absolventen mit relevanter Praktikumserfahrung in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen oder verwandten Bereichen, die bereit sind, ihre Karriere in einem schnelllebigen und innovativen Umfeld zu starten.
Verantwortlichkeiten:- Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen.
- Entwurf und Entwicklung von Datenpipelines.
- Durchführung statistischer Datenanalysen.
- Entwicklung und Experimentieren mit generativen KI-Modellen, einschließlich der Nutzung proprietärer APIs und Feinabstimmung vortrainierter Modelle für benutzerdefinierte Anwendungen.
- Schnelles Prototyping von Modellen und Durchführung von Experimenten zur Validierung von Hypothesen und Verbesserung der Modellleistung.
- Enger Austausch mit funktionsübergreifenden Teams zur Anforderungserhebung und Bereitstellung datengestützter Lösungen.
- Kommunikation komplexer Ergebnisse und Erkenntnisse an technische und nicht-technische Stakeholder zur Unterstützung datengestützter Entscheidungsfindung.
- Bildungshintergrund: Master-Abschluss in Datenwissenschaft, Physik, Mathematik, Informatik oder einem verwandten quantitativen Bereich.
- Erfahrung: Ein oder mehrere relevante Praktika in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen oder KI-bezogenen Bereichen.
- Technische Fähigkeiten: Solide Programmierkenntnisse in Python, einschließlich Erfahrung mit Datenmanipulations- und Analysebibliotheken (z.B. pandas, NumPy). Praktische Erfahrung in der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen, entweder in akademischen Projekten oder durch Praktika, unter Verwendung von Bibliotheken wie Scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch. Vertraut mit Versionskontrollwerkzeugen. Gute Kenntnisse statistischer Analysetechniken, einschließlich Hypothesentests, Anomalieerkennung und Datenmodellierung. Versiert in der Erstellung von Datenvisualisierungen mit Tools wie matplotlib, seaborn oder Dashboards zur effektiven Kommunikation von Erkenntnissen. Grundlegendes Verständnis von LLM-Architekturen (z.B. Transformer-basierte Modelle) und Erfahrung im Experimentieren mit LLM-APIs (wie OpenAI oder Hugging Face) ist ein großer Vorteil.
- Soziale Fähigkeiten: Lern- und Wachstumsbereitschaft in einem schnelllebigen Umfeld. Gute Kommunikationsfähigkeiten und Teamgeist. Analytisches und problemlösungsorientiertes Denken. Fähigkeit, Initiative zu ergreifen und die Zeit effektiv zu managen.
Junior Data Scientist Arbeitgeber: Swissquote Bank SA
Kontaktperson:
Swissquote Bank SA HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Junior Data Scientist
✨Tipp Nummer 1
Nutze Networking-Plattformen wie LinkedIn, um mit aktuellen Mitarbeitern von Swissquote in Kontakt zu treten. Stelle Fragen zu ihrer Arbeit und den Projekten im Bereich Data Science, um ein besseres Verständnis für die Unternehmenskultur und die Anforderungen zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Beteilige dich an Online-Communities oder Foren, die sich mit Data Science und maschinellem Lernen beschäftigen. Dort kannst du wertvolle Einblicke gewinnen, dein Wissen erweitern und möglicherweise sogar Kontakte knüpfen, die dir bei deiner Bewerbung helfen können.
✨Tipp Nummer 3
Erstelle ein Portfolio, das deine bisherigen Projekte im Bereich Data Science zeigt. Füge Beispiele für Machine Learning Modelle, Datenanalysen und Visualisierungen hinzu, um deine praktischen Fähigkeiten zu demonstrieren und dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tipp Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Data Science und maschinellem Lernen übst. Vertraue dich mit den gängigen Algorithmen und deren Anwendungen an, um während des Interviews selbstbewusst auftreten zu können.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Junior Data Scientist
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Fähigkeiten. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Hebe deine Programmierkenntnisse in Python und deine Erfahrungen mit Datenanalyse-Bibliotheken wie pandas und NumPy hervor. Zeige konkrete Beispiele aus deinen Praktika oder Projekten, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du bei Swissquote arbeiten möchtest und wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zur Unternehmenskultur und den Zielen passen.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Swissquote Bank SA vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmenswerte
Informiere dich über die Werte und die Kultur von Swissquote. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung von Teamarbeit und Vielfalt verstehst und wie du dazu beitragen kannst.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte Fragen zu deinen Programmierkenntnissen in Python und zu den verwendeten Bibliotheken wie Scikit-learn oder TensorFlow. Übe, wie du deine Erfahrungen mit diesen Tools klar und präzise erklären kannst.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation deiner bisherigen Projekte vor, insbesondere solche, die maschinelles Lernen oder Datenanalyse beinhalten. Sei bereit, die Herausforderungen und Lösungen, die du gefunden hast, zu erläutern.
✨Zeige deine Lernbereitschaft
Betone deine Motivation, in einem schnelllebigen Umfeld zu lernen und zu wachsen. Teile Beispiele, wie du in der Vergangenheit neue Fähigkeiten erlernt hast und wie du diese in der neuen Rolle anwenden möchtest.
