Computer Vision Data Scientist (m/f/d)
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Computer Vision Data Scientist (m/f/d)

Computer Vision Data Scientist (m/f/d)

Vollzeit 43200 - 72000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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ETH Zürich

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und teste Machine Learning Systeme zur Lösung von Herausforderungen in der Industrie und im öffentlichen Sektor.
  • Arbeitgeber: Das Swiss Data Science Center unterstützt Unternehmen und Organisationen bei ihrer Datenwissenschaftsreise.
  • Mitarbeitervorteile: Erhalte Coaching von erfahrenen Datenwissenschaftlern und Zugang zu einem akademischen Umfeld.
  • Warum dieser Job: Werde Teil eines leidenschaftlichen Teams, das echte Probleme löst und messbare Ergebnisse liefert.
  • Gewünschte Qualifikationen: Master-Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen; 1-3 Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft.
  • Andere Informationen: Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse sind erforderlich; Kenntnisse in NLP und Computer Vision sind von Vorteil.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.

Data Scientist – Innovation team. Its mandate is, academic groups and research, hospitals, industry, and the public sector at large, including cantonal and federal administrations. The center supports their entire data science journey, from the collection and management of data to machine learning, AI, and industrialization.

Wir suchen derzeit einen Data Scientist, der dem Innovationsteam des SDSC beitritt, dessen Mission es ist, die Einführung von Data Science durch Schweizer Unternehmen, den öffentlichen Sektor und NGOs zu beschleunigen. Sind Sie leidenschaftlich an Data Science interessiert, mit maschinellem Lernen vertraut und daran interessiert, Ihre Erfahrungen in diesem Bereich zu vertiefen? Sind Sie bereit, Herausforderungen der Industrie und des öffentlichen Sektors zu lösen, während Sie von erfahrenen Data Scientists gecoacht werden?

Design, implementieren und testen Sie maschinelle Lernsysteme zur Lösung von Herausforderungen in der Industrie und im öffentlichen Sektor. Beteiligen Sie sich an allen Aspekten eines Data Science-Forschungsprojekts, vom Geschäftswissen über Machbarkeitsstudien bis hin zur Kommunikation der Ergebnisse. Treffen Sie Kunden, um deren Geschäftsbedürfnisse zu verstehen und spezifische Data Science-Lösungen zu entwerfen, um ausgewählte Probleme zu lösen. Programmieren und testen Sie die vorgeschlagene Lösung (PoC), kommunizieren Sie die Ergebnisse an die Stakeholder und erstellen Sie Abschlussberichte über die geleistete Arbeit und die damit verbundenen Ergebnisse. Präsentieren Sie gelegentlich Data Science-Ergebnisse vor nicht-technischen Zielgruppen.

Qualifikationen:

  • Master-Abschluss in Informatik, Mathematik, Physik oder einem ähnlichen Bereich (Doktorat von Vorteil)
  • Solide Kenntnisse der Konzepte des maschinellen Lernens und Programmierkenntnisse in Python, R oder einer ähnlichen Sprache
  • 1-3 Jahre Erfahrung in der Data Science in der Industrie
  • Fließend in (Schweizer) Deutsch und Englisch
  • Solide Kenntnisse in NLP / Computer Vision und Deep Learning sind von Vorteil.

Während Ihrer Arbeit haben Sie die Möglichkeit, von Data Scientists mit akademischem Hintergrund sowie von Experten aus der Industrie und dem öffentlichen Sektor gecoacht zu werden. Bei der Bearbeitung von Aspekten der Datenverarbeitung haben Sie die Möglichkeit, mit unseren Systemspezialisten zusammenzuarbeiten. Das akademische Umfeld ermöglicht es Ihnen, Ihre Fähigkeiten in maschinellem Lernen und Statistik durch Schulungen zu verbessern.

Wir fördern Chancengleichheit, schätzen Vielfalt und pflegen ein Arbeits- und Lernumfeld, in dem die Rechte und die Würde aller Mitarbeiter und Studierenden respektiert werden.

Computer Vision Data Scientist (m/f/d) Arbeitgeber: ETH Zürich

Das Swiss Data Science Center (SDSC) ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Zusammenarbeit im Vordergrund stehen. Mit Büros in Zürich, Lausanne und Villigen profitieren Mitarbeiter von einem interdisziplinären Team, das sich leidenschaftlich für die Förderung von Datenwissenschaften in der Industrie und im öffentlichen Sektor einsetzt. Hier haben Sie die Möglichkeit, von erfahrenen Fachleuten zu lernen, an spannenden Projekten zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem akademischen Umfeld weiterzuentwickeln.
ETH Zürich

Kontaktperson:

ETH Zürich HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Computer Vision Data Scientist (m/f/d)

Netzwerken ist der Schlüssel

Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Datenwissenschaft und Computer Vision in Kontakt zu treten. Suche nach Gruppen oder Veranstaltungen, die sich auf diese Themen konzentrieren, und stelle Fragen oder teile deine Erfahrungen.

Praktische Erfahrungen sammeln

Beteilige dich an Projekten oder Hackathons, die sich mit maschinellem Lernen und Computer Vision beschäftigen. Diese praktischen Erfahrungen sind nicht nur wertvoll für deinen Lebenslauf, sondern helfen dir auch, dein Wissen in realen Anwendungen zu vertiefen.

Bleibe auf dem neuesten Stand

Verfolge aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich der Datenwissenschaft und Computer Vision. Abonniere relevante Blogs, Podcasts oder YouTube-Kanäle, um dein Wissen ständig zu erweitern und bei Vorstellungsgesprächen glänzen zu können.

Bereite dich auf technische Gespräche vor

Übe häufige technische Fragen und Probleme, die in Vorstellungsgesprächen für Datenwissenschaftler gestellt werden. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Programmierfähigkeiten in Python oder R zu verbessern und dich auf praktische Tests vorzubereiten.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Computer Vision Data Scientist (m/f/d)

Maschinenlernen
Programmierung in Python oder R
Datenanalyse
Kenntnisse in Computer Vision
Kenntnisse in natürlicher Sprachverarbeitung (NLP)
Tiefes Lernen
Projektmanagement
Kommunikationsfähigkeiten
Analytische Fähigkeiten
Teamarbeit
Präsentationsfähigkeiten
Problemlösungsfähigkeiten
Fließend in Deutsch und Englisch
Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Kunden

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.

Betone deine technischen Fähigkeiten: Hebe deine Kenntnisse in maschinellem Lernen, Programmierung (insbesondere in Python oder R) und Computer Vision hervor. Zeige konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten belegen.

Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie du zur Mission des SDSC beitragen kannst. Betone deine Leidenschaft für Datenwissenschaft und deine Bereitschaft, Herausforderungen im öffentlichen Sektor zu lösen.

Präsentation deiner Ergebnisse: Bereite dich darauf vor, deine bisherigen Projekte und Ergebnisse klar und verständlich zu präsentieren. Denke daran, dass du auch nicht-technische Stakeholder ansprechen musst, also halte deine Erklärungen einfach und nachvollziehbar.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei ETH Zürich vorbereitest

Verstehe die Anforderungen der Stelle

Mach dich mit den spezifischen Anforderungen des Computer Vision Data Scientist vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten in den Bereichen Machine Learning und Datenwissenschaft zu den Herausforderungen passen, die das Unternehmen angeht.

Bereite konkrete Beispiele vor

Sei bereit, konkrete Projekte oder Erfahrungen zu teilen, die deine Fähigkeiten in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen demonstrieren. Zeige, wie du Probleme gelöst hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.

Kommunikation ist der Schlüssel

Da du auch nicht-technische Zielgruppen ansprechen musst, übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Dies wird dir helfen, während des Interviews klar und überzeugend zu kommunizieren.

Fragen stellen

Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die spezifischen Projekte zu erfahren, an denen du arbeiten würdest.

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