Senior Software Engineer, Data Science

Senior Software Engineer, Data Science

Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und liefere Datenprodukte, Pipelines und Services für unsere Cloud Intelligence.
  • Unternehmen: Nexthink, ein innovatives Unternehmen mit globaler Reichweite und vielfältiger Kultur.
  • Vorteile: Unbefristeter Vertrag, wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und unbegrenzter Urlaub.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit über 75 Nationalitäten und hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die digitale Mitarbeitererfahrung und mentor die nächste Generation von Ingenieuren.
  • Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung mit Fokus auf datenintensive Systeme.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.

Are you a software engineer with a strong data science and data engineering background, passionate about building systems that turn large-scale data into reliable products?

Do you enjoy owning the full lifecycle — from pipeline architecture to the models and metrics running on top of it — and mentoring others along the way?

If so, we invite you to join Nexthink as a Senior Software Engineer, Data Science on our Cloud Intelligence team!

As a key member of Cloud Intelligence, you will design and ship the data products, pipelines, and services that power our data lake, experimentation, and analytics capabilities — helping shape the digital employee experience for millions of users worldwide.

This is an engineering-led role: you'll bring strong software engineering judgment first, paired with the data science skills to know what's worth building.

Responsibilities

  • Design & Ship Data Products – Architect, build, and ship reliable, well-documented data products and services (from pipelines to APIs) that internal teams and external customers can depend on.
  • Data Lake Infrastructure – Build, scale, and maintain the data lake and its underlying pipelines (e. g., using Spark), ensuring data is reliably ingested, processed, and structured for both analytical and production use.
  • Applied Data Science –Explore large-scale datasets to uncover patterns, quantify product impact, and inform the design of the systems and metrics your team builds.
  • AI/ML Leverage – Leverage AI to enhance the development process and the quality of the software and data products your team delivers.
  • Collaboration & Leadership – Work closely with data engineers, ML engineers, and product teams to align data capabilities with business needs across the stack.
  • Mentorship & Coaching – Guide and support junior engineers and data scientists, fostering a culture of learning and knowledge sharing.
  • BSc/Master's degree (or Ph D) in Computer Science, Data Science, Machine Learning, Statistics, or a related field.
  • 5+ years of hands-on experience as a software engineer working on data-intensive systems, ideally with direct data science or applied ML exposure.
  • Strong software engineering fundamentals — clean architecture, testing, CI/CD — applied to data and ML workflows.
  • Hands‑on experience with distributed data processing frameworks (e. g., Spark) and building/maintaining data lake infrastructure at scale.
  • Proven experience with cloud-based data platforms (AWS preferred).
  • Strong proficiency in Python and standard data tooling (e. g., pandas, Num Py, scikit‑learn, SQL).
  • Solid data intuition: ability to inspect raw logs, design metrics, and quickly identify quality regressions.
  • Working knowledge of experimental design, statistical inference, and A/B testing methodology.
  • Excellent problem‑solving skills and ability to work in a fast‑paced, collaborative environment.
  • Strong communication skills in English, capable of explaining complex technical concepts to both technical and non-technical stakeholders.
  • Eagerness to learn and adapt.

If you're excited about designing and shipping data products at scale, and mentoring the next generation of engineers and data scientists, we'd love to hear from you!

All your information will be kept confidential according to EEO guidelines.

We are the pioneers and trailblazers of a global IT Market Category (DEX) that is shaping the future of how the world works, giving our customers’s IT Teams total digital visibility across their enterprise.

Our innovative solutions integrate real-time analytics, automation, and employee feedback across all endpoints.

This enables our IT teams to solve complex technical challenges, create ever more productive workplaces, and deliver happy, satisfied employees in the digital workplace.

With over 1000 employees across 5 continents, Nexthink operates as One Team, connecting, collaborating and innovating to continuously grow.

We call our employees ‘Nexthinkers’ and our commitment to diversity, inclusion, and equity is second to none.

We currently have over 75 nationalities working with us, from all cultures and backgrounds, speaking many different languages.

Check what we offer

  • Permanent Contract and a competitive compensation package.
  • Beautiful office with a view of Lake Geneva, conveniently located next to the Prilly-Malley train station
  • Hybrid work model balancing office and remote work, with a structured approach for new hires to foster connections and onboarding.
  • Flexible Hours and unlimited vacation (employees have unlimited paid time off on top of the 25days of holidays we offer)plus 3 company-paid volunteer days.
  • Free access to a fitness …
  • #J-18808-Ljbffr

Senior Software Engineer, Data Science Arbeitgeber: Nexthink

Nexthink ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und globalen Umfeld zu arbeiten, sondern auch eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation fördert. Mit über 75 Nationalitäten im Team und einem starken Fokus auf Vielfalt, Inklusion und Chancengleichheit, unterstützt Nexthink die persönliche und berufliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter durch kontinuierliches Lernen und spannende Projekte. Die Position des Senior Treasury Managers bietet zudem die Chance, an der Optimierung und Skalierung der Treasury-Operationen eines führenden Unternehmens in der digitalen Mitarbeitererfahrung mitzuwirken.

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Kontaktdaten:

Nexthink Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior Software Engineer, Data Science erhalten könntest

Wende dich an die richtigen Communities

Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.

Präsentiere deine Daten-Projekte

Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!

Nimm an Meetups und Hackathons teil

Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.

Direkte Bewerbungen über unsere Seite

Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Nexthink zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Software Engineer, Data Science mit Bravour zu bestehen

Software Engineering
Data Science
Data Engineering
Pipeline Architecture
Data Lake Infrastructure
Distributed Data Processing (z.B. Spark)
Cloud-based Data Platforms (z.B. AWS)

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.

Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!

Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!

Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Software Engineer, Data Science bei Nexthink gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nexthink vorbereitet

Bereite deine technischen Skills vor

In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!

Verschaffe dir einen Überblick über Projekte

Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!

Vorbereitung auf case studies

In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!

Zeige deine Leidenschaft für Daten

Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Nexthink entscheidend sein!