Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Machine Learning Lösungen und löse komplexe Probleme.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen in der Datenwissenschaft mit dynamischer Kultur.
- Vorteile: 25-30 Urlaubstage, flexible Arbeitszeiten und monatliche Essenszulage.
- Weitere Informationen: Schnelles, dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit modernster Technologie und echten Herausforderungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python und 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/ungewachtes/Verstärkungslernen)
- 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: jobup
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 arbeiten. 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 bei StudySmarter freuen uns immer über Bewerbungen direkt von interessierten Kandidaten. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält.
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 Beispiele anführen, die zeigen, wie du kreative Lösungen für komplexe Probleme gefunden hast. Denk daran, dass wir nach jemandem suchen, der über den Tellerrand hinausblickt!
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.
Zeige deine Proaktivität:Erzähle uns von Situationen, in denen du Initiative ergriffen hast, um ein Projekt voranzutreiben oder ein Problem zu lösen. Wir schätzen eine proaktive Einstellung und möchten wissen, wie du immer das Beste aus deinen Aufgaben herausholst.
Bewirb dich direkt über unsere Website:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung bei uns ankommt, bewirb dich bitte direkt über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und unkompliziert bearbeiten!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei jobup vorbereitet
✨Mach dich mit den Technologien vertraut
Stelle sicher, dass du die in der Stellenbeschreibung genannten Technologien und Frameworks gut verstehst. Übe mit Python, Scikit-learn, TensorFlow und anderen relevanten Tools, um deine Kenntnisse aufzufrischen und konkrete Beispiele für deine Erfahrungen parat zu haben.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du gemeistert hast. Sei bereit, diese im Interview zu erläutern, insbesondere wie du kreative Lösungen gefunden hast, um Probleme zu lösen. Das zeigt deine Problemlösungsfähigkeiten und deinen proaktiven Ansatz.
✨Kommuniziere klar und effektiv
Da die Stelle eine starke Fähigkeit zur Kommunikation technischer Konzepte erfordert, übe, komplexe Ideen einfach und verständlich zu erklären. Du könntest dies mit Freunden oder Kollegen tun, um sicherzustellen, dass du deine Gedanken klar ausdrücken kannst.
✨Sei bereit für technische Fragen
Erwarte technische Fragen zu Themen wie maschinelles Lernen, Deep Learning und verschiedene Algorithmen. Bereite dich darauf vor, dein Wissen über Clustering-Algorithmen, Regression und Klassifikation zu demonstrieren. Es könnte auch hilfreich sein, einige aktuelle Trends oder Entwicklungen in der Branche zu kennen.
