Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite spannende Datenwissenschaftsprojekte mit akademischen und öffentlichen Partnern.
- Arbeitgeber: Das Swiss Data Science Center ist eine führende Forschungsinfrastruktur in der Schweiz.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Remote-Arbeit und die Möglichkeit, an innovativen Projekten zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines internationalen Teams und trage zur Lösung gesellschaftlicher Herausforderungen bei.
- Gewünschte Qualifikationen: Du solltest einen PhD in relevanten Bereichen und Erfahrung mit Python und Machine Learning haben.
- Andere Informationen: Du hast die Chance, Studentenprojekte zu betreuen und deine Forschungsergebnisse zu veröffentlichen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Senior Data Scientist
The Swiss Data Science Center (SDSC) is a National Research Infrastructure jointly founded by EPFL and ETH Zurich and part of the ETH Domain. Its mandate is to support academic labs, hospitals, the industry and public sector stakeholders, including cantonal and federal administrations, through their entire data science journey, from the collection and management of data to machine learning, AI, and industrialization. Project background
For SDSC\’s Research team we are currently looking for a Senior Data Scientist. The Research team is responsible for research collaborations in the academic and public sector.
Please visit our team\’s projects page for more info on some of our academic research collaborations.
As a Senior Data Scientist working in the Research team of the Swiss Data Science Center, you will use your expertise in machine learning, statistical data science, computer vision, natural language processing, and signal processing to work closely with researchers, experts and other collaborators from academia or the public sector in Switzerland, working in various fields, such as health and biomedical sciences, climate and environment, energy and sustainability, physical and engineering sciences, and digital society. This typically involves exchanging actively with collaborators and domain experts to understand the precise desiderata of the project, translating them into data science terms, determining which approaches and formulations are most effective to achieve the desired goals, implement the corresponding algorithms, perform the evaluations hand-in-hand with the domain experts, and eventually release open-source code and the associated documentation, write research papers or technical reports as appropriate, and contribute to the communication of the results.
Main duties and responsibilities of a Senior Data Scientist at SDSC include :
~ Working on data science projects with collaborators from the academic and public sector.
Evaluating project proposals.
Holds a PhD in machine learning, statistics, computer vision, natural language processing, signal processing, or optimization.
Has practical experience in using machine learning models in concrete applications.
Is proficient in Python, PyTorch, and familiar with state-of-the-art models and architectures.
A stimulating, collaborative, cross-disciplinary environment in a world-class research institution, where you will be part of a team of 40 data scientists from more than 15 different countries. You will have the opportunity to help supervise student projects.
Further information about the Swiss Data Science Center can be found on our website .
science and technology. We are renowned for our excellent education,
Data Science Data Science Senior Data Scientist (Python) (Remote) Arbeitgeber: ETH Zürich
Kontaktperson:
ETH Zürich HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Science Data Science Senior Data Scientist (Python) (Remote)
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Kontaktiere ehemalige Kollegen oder Kommilitonen, die bereits im Bereich Data Science tätig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke in die Unternehmenskultur und die spezifischen Anforderungen der Position geben.
✨Tipp Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Projekte des Swiss Data Science Centers. Zeige in Gesprächen, dass du ein echtes Interesse an deren Arbeit hast und wie deine Fähigkeiten konkret zu ihren Projekten beitragen können.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Machine Learning, Statistik und Python übst. Stelle sicher, dass du auch praktische Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit parat hast, um deine Erfahrungen zu untermauern.
✨Tipp Nummer 4
Engagiere dich in Online-Communities oder Foren, die sich mit Data Science beschäftigen. Dies kann dir helfen, dein Wissen zu erweitern und gleichzeitig Kontakte zu knüpfen, die dir bei deiner Bewerbung nützlich sein könnten.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Science Data Science Senior Data Scientist (Python) (Remote)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie Kenntnisse in Python, PyTorch und Erfahrung in maschinellem Lernen. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Hebe deine Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine praktischen Erfahrungen mit maschinellen Lernmodellen und Projekten, die du in der Vergangenheit durchgeführt hast. Verwende konkrete Beispiele, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position interessierst und wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zur Mission des Swiss Data Science Center passen.
Dokumente überprüfen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei ETH Zürich vorbereitest
✨Verstehe die Projektziele
Informiere dich im Voraus über die spezifischen Projekte, an denen das Swiss Data Science Center arbeitet. Zeige während des Interviews, dass du die Ziele und Herausforderungen der Projekte verstehst und wie deine Fähigkeiten in Machine Learning und Datenwissenschaft dazu beitragen können.
✨Demonstriere technische Fähigkeiten
Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in Python, PyTorch und anderen relevanten Technologien zu demonstrieren. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen, die deine praktische Erfahrung mit Machine Learning-Modellen zeigen.
✨Bereite Fragen vor
Stelle gezielte Fragen zu den Forschungsprojekten und der Zusammenarbeit mit akademischen und öffentlichen Partnern. Dies zeigt dein Interesse und deine Bereitschaft, aktiv zur Forschung beizutragen.
✨Betone Teamarbeit und Kommunikation
Da die Rolle eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Experten erfordert, ist es wichtig, deine Erfahrungen in der Teamarbeit und der Kommunikation von komplexen Ideen zu betonen. Teile Beispiele, wie du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.