Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Machine Learning Lösungen und löse komplexe Probleme.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen in der Datenwissenschaft mit kreativer Kultur.
- Vorteile: 25-30 Urlaubstage, flexible Arbeitszeiten und monatliche Essenszulage.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit vielen Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit modernster Technologie und bringe deine Ideen ein.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python und Kenntnisse in ML/DL-Bibliotheken erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Wer sind Sie
Datenwissenschaftler, Absolvent der EPFL, ETH oder ähnlichem. Sie haben eine problemlösende Einstellung, die Projekte, an denen Sie arbeiten werden, sind keine Lehrbuchfälle, Sie müssen einfallsreich sein, um die besten Lösungen zu finden. Sie sind bereit, immer das Extra zu geben und niemals Kompromisse bei der Qualität einzugehen. Proaktive Einstellung.
Erforderliche Fähigkeiten
- Beherrschung der Python-Programmierung
- Erfahrung mit technischer Integration zwischen verschiedenen Schichten von Middleware
- Erfahrung mit ML/DL-Bibliotheken und -Frameworks (z. B. Scikit-learn, TensorFlow, Keras, Pytorch)
- Erfahrung mit verschiedenen Visualisierungsframeworks (z. B. Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Power BI, Tableau, D3.js usw.)
- Kenntnisse in der Anwendung von Deep-Learning-Ansätzen, wie rekurrenten neuronalen Netzen und tiefen Faltungsnetzen
- Starkes Wissen über Clustering-Algorithmen, Regression und Klassifikation (überwachtes/ unüberwachtes/ verstärkendes Lernen)
- Verständnis von Unix/Linux-Betriebssystemen
- Vertrautheit mit Webentwicklung ist ein Plus
- Vertrautheit mit REST-APIs und Microservices
- Starke Fähigkeit, technische Konzepte klar und effektiv zu verstehen und zu kommunizieren
- Exzellente Organisation
- Schnelle Lern- und Ressourcenfähigkeiten
- Kritisches Denkvermögen
- Fähigkeit, mit Veränderungen in einer schnelllebigen, termingetriebenen Umgebung umzugehen
Vorteile
- 25/30 Tage Urlaub pro Jahr
- Flexible Arbeitszeiten
- Monatlicher Essenszuschuss
- Schulungskosten
- Dynamisches Arbeitsumfeld
Arbeitsort
Genf
Gültige Arbeitserlaubnis für die Schweiz
Unmittelbarer Eintrittstermin oder nach Vereinbarung
MACHINE LEARNING SPECIALIST Arbeitgeber: CIM BANQUE SA
Als Arbeitgeber in Genf bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das Ihre Kreativität und Problemlösungsfähigkeiten fördert. Mit flexiblen Arbeitszeiten, großzügigen Urlaubstagen und einem umfassenden Schulungsbudget unterstützen wir Ihre berufliche Weiterentwicklung und sorgen dafür, dass Sie stets die besten Lösungen für herausfordernde Projekte finden können. Unsere Unternehmenskultur legt Wert auf Qualität und Teamarbeit, was uns zu einem attraktiven Arbeitgeber für talentierte Machine Learning Spezialisten macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so MACHINE LEARNING SPECIALIST erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Wenn du dich für die Stelle als Machine Learning Specialist bewirbst, zögere nicht, direkt mit dem Team in Kontakt zu treten. Zeige dein Interesse und stelle Fragen zu den Projekten, an denen sie arbeiten.
✨Tipp Nummer 2
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Kollegen, die bereits in der Branche sind. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und vielleicht sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe deine Programmierfähigkeiten in Python und mache dich mit den gängigen ML/DL-Bibliotheken vertraut. Zeige, dass du die Probleme kreativ angehen kannst.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich über unsere Website! Wir haben viele spannende Projekte und suchen nach kreativen Köpfen wie dir. Lass uns gemeinsam die besten Lösungen finden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um MACHINE LEARNING SPECIALIST mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei kreativ und zeig deine Problemlösungsfähigkeiten:In deiner Bewerbung solltest du zeigen, dass du nicht nur die Anforderungen erfüllst, sondern auch kreativ an Probleme herangehst. Erzähl uns von Projekten, bei denen du innovative Lösungen gefunden hast!
Betone deine technischen Fähigkeiten:Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, ML/DL-Bibliotheken und Visualisierungstools klar hervorhebst. Wir wollen sehen, dass du die nötigen Skills mitbringst, um in unserem dynamischen Umfeld erfolgreich zu sein.
Zeig deine Proaktivität:Wir suchen nach jemandem, der bereit ist, die Extrameile zu gehen. In deiner Bewerbung kannst du Beispiele anführen, wo du Initiative ergriffen hast, um ein Projekt voranzutreiben oder ein Problem zu lösen.
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei CIM BANQUE SA vorbereitet
✨Mach dich mit den Technologien vertraut
Stelle sicher, dass du die in der Stellenbeschreibung genannten Technologien und Frameworks gut verstehst. Wenn du mit Python, Scikit-learn oder TensorFlow arbeitest, bringe konkrete Beispiele aus deinen Projekten mit, um deine Erfahrung zu untermauern.
✨Problemlösungsansatz demonstrieren
Bereite dich darauf vor, über komplexe Probleme zu sprechen, die du gelöst hast. Zeige, wie du kreativ und proaktiv an Herausforderungen herangegangen bist, und erläutere deine Denkweise bei der Entwicklung von Lösungen.
✨Technische Konzepte klar kommunizieren
Übe, technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Du wirst möglicherweise gefragt, wie du bestimmte Algorithmen oder Modelle erklärst, also sei bereit, dies in einfachen Worten zu tun, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu zeigen.
✨Fragen zur Unternehmenskultur stellen
Zeige dein Interesse an der Unternehmenskultur, indem du Fragen stellst. Erkundige dich nach der Teamdynamik, den Erwartungen an die Rolle und wie das Unternehmen Innovation fördert. Das zeigt, dass du nicht nur an der Position, sondern auch am Unternehmen interessiert bist.
