Auf einen Blick
- Aufgaben: Steuere KI-gestützte Daten- und Code-Entwicklungen als Dirigent für effiziente Datenlösungen.
- Unternehmen: Die NZZ, ein führendes privates Medienunternehmen in der Schweiz.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice, 5 Wochen Ferien und eine zentrale Bürolage in Zürich.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen und ein dynamisches Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Datenlösungen und arbeite in einem internationalen Technologie-Team.
- Qualifikationen: Bachelor in Mathematik oder Informatik und 3 Jahre Erfahrung in Business Intelligence.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Die NZZ gehört zu den bedeutendsten privaten Medienunternehmen der Schweiz. Wir konzentrieren uns auf qualitativ hochstehende, unabhängige Publizistik und vertreten eine liberale Weltanschauung. Mit unseren Produkten bieten wir unseren Nutzerinnen und Nutzern täglich Orientierung und Inspiration. Neben den beiden Flaggschiffen "Neue Zürcher Zeitung" und "NZZ am Sonntag" gehören diverse weitere Titel, Veranstaltungsreihen, Podcasts und TV-Formate zum Portfolio.
Deine Aufgaben:
- Orchestrierung und Überwachung von “Agentic Workflows” – du agierst als “Dirigent”, der KI-gestützte Daten- und Code-Entwicklungen steuert und validiert.
- Konzeption und architektonische Ausrichtung des Enterprise Data Warehouse (die reine technische Entwicklung wird zunehmend durch KI-Tools unterstützt).
- Fachübergreifende Zusammenarbeit (High-Level), um Business-Anforderungen schnell und unblockiert in effiziente Datenlösungen zu übersetzen.
- Datenmodellierung von Geschäftsprozessen für ein effizientes und präzises Reporting.
- Unterstützung der Bereiche Data Analytics und Data Science bei der Datenaufbereitung.
- Optimierung von Datenprozessen zur Steigerung der Datenverfügbarkeit und zur Kostensenkung.
Dein Profil:
- Bachelor-Abschluss in Mathematik, Statistik, Informatik oder einem anderen quantitativen Fachgebiet.
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Bereich Business Intelligence, Datenarchitektur und Data-Warehouse-Entwicklung.
- Tiefes, konzeptionelles Verständnis von SQL, Datenmodellierung und Data Warehousing (essentiell, um KI-Ergebnisse fachlich fundiert überprüfen zu können).
- Solides Grundverständnis in Python. Idealerweise erste Berührungspunkte mit Agentic Workflows oder KI-gestützter Entwicklung.
- Erfahrung in agiler Softwareentwicklung und starkes Stakeholder-Management, um effektiv an der Schnittstelle zwischen Business und Tech zu agieren.
- Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch.
Unser Angebot:
- In dieser Funktion bist du eine wichtige Schnittstelle im Tribe Technology Services (Organisationseinheit Technologie). Wir bieten dir viel Gestaltungsmöglichkeiten und eine spannende Tätigkeit in einem internationalen Technologie-Team.
- Arbeitszeitgestaltung: Wir unterstützen die Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben mit modernen Arbeitsmodellen (flexible Arbeitszeiten bei einer 40-Stunden-Woche (100%), tw. Arbeit im Homeoffice, am Geburtstag frei, 5 Wochen Ferien mit der Option zum zusätzlichen Ferienkauf, etc.).
- Tolle Arbeitsumgebung: Unser Büro liegt zentral "am Bellevue" im Herzen von Zürich – mit Blick auf das Opernhaus und den See und in Gehdistanz zu diversen Restaurants und Einkaufsmöglichkeiten.
Isabelle Liechti, HR Business Partner. Bist du interessiert? Dann freuen wir uns auf deine vollständige Online-Bewerbung.
Forward Deployed Engineer mit Fokus in Data Efficiency (w/m) 80 - 100% Arbeitgeber: NZZ-Mediengruppe
Die NZZ ist ein herausragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur eine spannende und abwechslungsreiche Tätigkeit im Bereich Data Efficiency bietet, sondern auch ein modernes Arbeitsumfeld in zentraler Lage in Zürich. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Möglichkeit zum Homeoffice und einem starken Fokus auf die Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben fördert die NZZ eine positive Work-Life-Balance und bietet zahlreiche Entwicklungsmöglichkeiten in einem internationalen Team.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Forward Deployed Engineer mit Fokus in Data Efficiency (w/m) 80 - 100% erhalten könnten
✨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 NZZ-Mediengruppe 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 Forward Deployed Engineer mit Fokus in Data Efficiency (w/m) 80 - 100% mit Bravour zu bestehen
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 Forward Deployed Engineer mit Fokus in Data Efficiency (w/m) 80 - 100% bei NZZ-Mediengruppe gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei NZZ-Mediengruppe 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 NZZ-Mediengruppe entscheidend sein!
