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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Optimierungsdienste für Planung und Routing mit ML-Technologien.
- Arbeitgeber: Wachsendes Unternehmen mit innovativem Ansatz in Zürich.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung, Aktienpaket und flexible Arbeitszeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Dateninfrastruktur eines schnell wachsenden Unternehmens und habe direkten Einfluss.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Optimierungs- oder ML-Systemen.
- Andere Informationen: Kleine Teams mit hoher Eigenverantwortung und direktem Kundenfeedback.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 84000 € pro Jahr.
(Senior) Founding Data Scientist
Join as a founding Data Scientist and build our learning-augmented optimization stack for real-world planning & routing. Turn messy constraints into production systems, balancing quality vs. latency so decisions run in-loop with our agents. Mix of research, pragmatic engineering, and close work with ops. What you’ll do
Design & ship optimization services for planning (heuristics + learning-based). Deliver measurable wins on cost, feasibility, SLA adherence, and latency. Add ML where it matters: forecasts, service times, policy/value learning. Build diagnostics so operators trust outputs. Partner with customers to turn rules into deployable models. Must-have skills
5+ years building & shipping optimization/ML systems (or PhD + 2 yrs). Track record of taking ideas from research to production. Depth in at least one: RL, (very) large-scale optimization, or applied ML (focused on graphs). Strong systems experience (production code, pipelines, orchestration, monitoring). Clear communication; fluent English. Nice to have: routing/planning, forecasting, or graph learning. German (B2+) is a plus. How we work
Pragmatic engineering: simple first, measurable improvement always. Tight feedback loop with customers & ops. Small team, high ownership, direct impact. What we offer
Competitive compensation & equity package. Flexible work in Zürich (mostly in-person) + visits to customer sites as needed. The chance to shape the data/infra foundations of a fast-growing company. How to apply?
Please send the following to
careers@arqh.ch , and we will be in touch! CV that indicates past work experience. Short, informal note why you are the right fit.
#J-18808-Ljbffr
(Senior) Founding Data Scientist Arbeitgeber: Deltia GmbH
Kontaktperson:
Deltia GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: (Senior) Founding Data Scientist
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Warte nicht darauf, dass die Jobs zu dir kommen. Nutze LinkedIn und andere Netzwerke, um direkt mit Leuten in der Branche zu sprechen. Zeig dein Interesse an der Position als (Senior) Founding Data Scientist und knüpfe Kontakte zu potenziellen Kollegen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Da du in einem Bereich wie Optimierung und maschinelles Lernen arbeiten möchtest, solltest du deine Kenntnisse in diesen Themen auffrischen. Mach ein paar Übungsfragen und sei bereit, deine Ansätze zu erklären und zu verteidigen.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für das Unternehmen! Informiere dich über unsere Projekte und Herausforderungen. Wenn du während des Gesprächs konkrete Ideen oder Lösungen vorschlagen kannst, wird das einen bleibenden Eindruck hinterlassen und zeigt, dass du wirklich interessiert bist.
✨Tipp Nummer 4
Nutze unsere Website für die Bewerbung! Wir schätzen es, wenn du direkt über unsere Plattform bewirbst. Das zeigt, dass du dich mit uns auseinandergesetzt hast und erleichtert uns den Prozess, dich kennenzulernen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: (Senior) Founding Data Scientist
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deinen Lebenslauf klar und prägnant: Dein Lebenslauf sollte auf den Punkt gebracht sein. Zeig uns deine relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten, die du in den letzten 5+ Jahren gesammelt hast. Denk daran, dass wir nach jemandem suchen, der sowohl Forschung als auch pragmatische Ingenieurskunst beherrscht!
Schreibe eine persönliche Notiz: In deiner kurzen, informellen Notiz solltest du uns erzählen, warum du der perfekte Fit für unser Team bist. Sei kreativ und zeig uns deine Leidenschaft für Optimierung und maschinelles Lernen. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Persönlichkeit einbringen!
Betone deine Erfolge: Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die messbare Erfolge erzielt haben, dann lass es uns wissen! Zeig uns, wie du Kosten gesenkt, die Machbarkeit verbessert oder SLA-Vorgaben eingehalten hast. Das sind die Dinge, die uns wirklich interessieren!
Bewirb dich über unsere Website: Vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet und wir schnell reagieren können. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören und vielleicht bald im Team zu haben!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deltia GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle als (Senior) Founding Data Scientist vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen in der Entwicklung und dem Einsatz von Optimierungs- und ML-Systemen zu den Erwartungen des Unternehmens passen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du gemeistert hast, insbesondere solche, die sich auf RL, große Optimierung oder angewandte ML konzentrieren. Sei bereit, diese Beispiele während des Interviews zu erläutern und zu zeigen, wie du von der Forschung zur Produktion übergegangen bist.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da klare Kommunikation gefordert ist, übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Dies wird dir helfen, Vertrauen bei den Interviewern aufzubauen und zu zeigen, dass du in der Lage bist, mit verschiedenen Stakeholdern zu kommunizieren.
✨Zeige deine Leidenschaft für pragmatische Lösungen
Betone deine Fähigkeit, pragmatische Ingenieurlösungen zu entwickeln und messbare Verbesserungen zu erzielen. Diskutiere, wie du enge Feedbackschleifen mit Kunden und dem Betrieb nutzt, um kontinuierliche Verbesserungen zu erreichen.