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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Löse spannende ML- und Datenengineering-Herausforderungen in einem dynamischen Team.
- Arbeitgeber: Arbeite für ein führendes Pharmaunternehmen mit innovativen Projekten.
- Mitarbeitervorteile: Home Office bis zu 2 Tage pro Woche und flexible Arbeitszeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und arbeite an bedeutenden Projekten mit echtem Einfluss.
- Gewünschte Qualifikationen: Master oder PhD in relevanten Bereichen und mindestens ein Jahr Erfahrung in Machine Learning.
- Andere Informationen: Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse sind erforderlich; Bewerbungen nur von EU-Bürgern und Schweizer Staatsangehörigen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Für unseren Kunden, eines der führenden Pharmaunternehmen, suchen wir einen Kandidaten mit einem Master- oder Doktortitel in Informatik, Datenwissenschaft, Statistik, Linguistik oder gleichwertiger Erfahrung und mindestens einem Jahr Berufserfahrung in maschinellem Lernen. Der ideale Kandidat sollte Kenntnisse in ML und Engineering haben und die Fähigkeit zur selbstorganisierten Forschung nachgewiesen haben. Kein Wissen in Sensorproduktion und Verfahrenstechnik ist erforderlich, aber Interesse wäre sehr willkommen. Darüber hinaus suchen wir jemanden mit guten Kommunikationsfähigkeiten, der technische Konzepte sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen effektiv vermitteln kann und fließend Deutsch und Englisch spricht.
Allgemeine Informationen:
- Frühester Starttermin: 16.04.2025
- Geplante Dauer: 12 Monate
- Verlängerung: möglich
- Home Office: Ja, bis zu 2 Tage pro Woche
Aufgaben & Verantwortlichkeiten:
- Lösen von zentralen ML- und Datenengineering-Herausforderungen, Handhabung von Modellbereitstellung und relevantem Backend-/Frontend-Engineering sowie Modellauswertung und Feinabstimmung.
- Entwicklung von Methoden zur semantischen Interpretation und automatisierten Redundanzentfernung von proprietären Dokumenten.
- Durchführung von Experimenten, um unser Verständnis einer guten Wissensbasis für LLM-Agenten zu unterstützen.
- Aufbau von Pipelines, die Datensammlung, Dokumentenvorbereitung und -vorverarbeitung, RAG-Implementierung und LLM-Evaluierung für verschiedene interne Anwendungen und Anwendungsfälle umfassen.
- Benchmarking und Evaluierung von Optimierungstechniken zur Sicherstellung von Effizienz und Leistung.
- Sich mit verschiedenen Dokumentenquellen und -formaten vertrautmachen.
- Messung und Analyse der Pipeline-Leistung, Bereitstellung datengestützter Erkenntnisse zur Verbesserung.
- Enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, klare Kommunikation der Ergebnisse an wichtige Stakeholder in den RDI-Operationen, um die Zuverlässigkeit des Produkts und den Projekterfolg sicherzustellen.
Must Haves:
- MS / PhD in Informatik, Datenwissenschaft, Statistik, (Computational) Linguistik oder verwandten Bereichen.
- Mindestens ein Jahr Berufserfahrung im maschinellen Lernen oder verwandten Bereichen.
- Nachgewiesene technische Fähigkeiten in der Bereitstellung und Evaluierung von Modellen für maschinelles Lernen in Produktionsumgebungen oder in ML/LLM-Forschung.
- Starke Programmierkenntnisse in Python und Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch, Tensorflow, JAX.
- Eine dynamische und belastbare Person, die bereit ist, in einem sich entwickelnden Projektumfeld zu arbeiten, Initiative zu ergreifen, das Projekt zu gestalten und kontinuierlich zu lernen und sich neuen Herausforderungen und Möglichkeiten anzupassen.
- Gute Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, technische Konzepte sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen effektiv zu vermitteln.
- Fließend in Deutsch und Englisch.
- Aufgrund der Schweizer Arbeitsgenehmigungsbeschränkungen können wir nur Bewerbungen von Schweizer Staatsangehörigen, EU-Bürgern sowie aktuellen Inhabern von Arbeitsgenehmigungen für die Schweiz berücksichtigen.
Ihre Bewerbung:
Bitte bewerben Sie sich online. Für weitere Informationen zur Position wenden Sie sich bitte an Ihre Gi Group-Recruiterin, Frau Anh Nguyen (+41 76 586 02 13).
Machine Learning Engineer / Data Scientist 70-100% (m / f / d) (IT) Arbeitgeber: Gi Group SA
Kontaktperson:
Gi Group SA HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Learning Engineer / Data Scientist 70-100% (m / f / d) (IT)
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Pharma- und Machine Learning-Branche in Kontakt zu treten. Suche nach Gruppen oder Veranstaltungen, die sich auf Data Science und maschinelles Lernen konzentrieren, um wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Erstelle ein Portfolio mit Projekten, die deine Fähigkeiten in Python und Deep Learning Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow zeigen. Teile diese Projekte auf GitHub oder in deinem LinkedIn-Profil, um potenziellen Arbeitgebern deine praktischen Erfahrungen zu präsentieren.
✨Sprich die Sprache der Branche
Bereite dich darauf vor, technische Konzepte klar und verständlich zu kommunizieren. Übe, komplexe Themen so zu erklären, dass auch Nicht-Techniker sie verstehen können. Dies wird dir helfen, im Vorstellungsgespräch zu überzeugen.
✨Bleibe über Trends informiert
Halte dich über die neuesten Entwicklungen im Bereich Machine Learning und Data Science auf dem Laufenden. Lies Fachartikel, nimm an Webinaren teil und folge relevanten Influencern, um dein Wissen zu erweitern und aktuelle Trends zu verstehen, die für das Unternehmen von Bedeutung sein könnten.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Engineer / Data Scientist 70-100% (m / f / d) (IT)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen wie Master oder PhD in relevanten Bereichen sowie die erforderliche Berufserfahrung im Bereich Machine Learning.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen im Bereich Machine Learning hervor. Zeige konkrete Projekte oder Erfolge, die deine Fähigkeiten in der Modellbereitstellung und -bewertung belegen.
Kommunikation ist der Schlüssel: Stelle sicher, dass du in deiner Bewerbung deine Kommunikationsfähigkeiten betonst. Gib Beispiele dafür, wie du technische Konzepte sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen vermittelt hast.
Sprachkenntnisse angeben: Da fließende Deutsch- und Englischkenntnisse gefordert sind, solltest du diese in deinem Lebenslauf klar angeben. Erwähne auch, wenn du in einem internationalen Umfeld gearbeitet hast.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Gi Group SA vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position einen starken Fokus auf Machine Learning und Datenengineering hat, solltest du dich auf technische Fragen zu diesen Themen vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in der Modellbereitstellung und -bewertung demonstrieren.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Du wirst oft mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern kommunizieren müssen. Übe, komplexe technische Konzepte einfach und klar zu erklären. Dies wird dir helfen, während des Interviews einen positiven Eindruck zu hinterlassen.
✨Zeige deine Lernbereitschaft
Die Stelle erfordert eine dynamische und anpassungsfähige Person. Sei bereit, über Situationen zu sprechen, in denen du neue Technologien oder Methoden gelernt hast, und wie du diese in deinen Projekten angewendet hast.
✨Kenntnisse in Programmiersprachen hervorheben
Stelle sicher, dass du deine Programmierkenntnisse, insbesondere in Python und den gängigen Deep Learning Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow, betonst. Bereite dich darauf vor, spezifische Projekte oder Herausforderungen zu diskutieren, bei denen du diese Fähigkeiten eingesetzt hast.
