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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Datenanalyse-Pipelines, insbesondere im Bereich Machine Learning.
- Arbeitgeber: Die SNB ist eine innovative Organisation, die volkswirtschaftliche Analysen und Prognosen erstellt.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Home-Office-Möglichkeiten und ein modernes Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines interdisziplinären Teams und arbeite an spannenden ökonomischen Themen.
- Gewünschte Qualifikationen: Master oder Doktorat in einem quantitativen Fach, Erfahrung mit ML-Pipelines und Python.
- Andere Informationen: Chancengleichheit und Vielfalt sind uns wichtig; wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Die Organisationseinheit Economic Data Science erstellt volkswirtschaftliche Analysen und Prognosen zur Vorbereitung geldpolitischer Entscheide. Zudem leistet sie einen Beitrag zu methodischen Innovationen und zur Weiterentwicklung von Datenpipelines. Wir bieten eine Teilzeitstelle in einem interdisziplinären Team von Ökonominnen und Ökonomen sowie Data Scientists. Der Arbeitsort befindet sich an zentraler Lage in Zürich.
- Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von Pipelines für Datenanalyseinstrumente insbesondere im Bereich Machine Learning (ML), Netzwerkanalysen und Big Data;
- Unterstützung des Teams bei der Einführung und Weiterentwicklung neuer IT-Werkzeuge;
- Mitarbeit bei der Erstellung von Prognosen und Analysen zur Vorbereitung der Geldpolitik.
- Abgeschlossenes Masterstudium oder Doktorat in Volkswirtschaftslehre, Statistik, Mathematik oder einem verwandten Gebiet mit quantitativer Ausrichtung;
- Interesse an geldpolitischen und ökonomischen Themen;
- Erfahrungen in der Entwicklung und Bereitstellung von ML-Pipelines, Fachwissen im Bereich Datenmodellierung, Datenverarbeitung und -analyse;
- sehr gute Kenntnisse in objektorientierter Programmierung mit Python;
- Erfahrung mit DevOps-Tools und -Praktiken (Git, CI/CD-Plattformen);
- verhandlungssicher auf Deutsch oder Französisch sowie auf Englisch.
Unser Angebot:
Wir bieten eine verantwortungsvolle und herausfordernde Tätigkeit in einem kollegialen Umfeld und einer Organisation, die Sie beruflich wie auch persönlich fördert. Unsere Arbeitsbedingungen sind modern und unterstützen die Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben. Dazu gehört die Möglichkeit, flexibel und im Home-Office zu arbeiten.
Die SNB achtet die unterschiedlichen Bedürfnisse und Lebenserfahrungen ihrer Mitarbeitenden und fördert deren Vielfalt. Chancengleichheit und Gleichbehandlung haben höchste Priorität. Unsere Entlöhnung ist fair, markt- und leistungsgerecht.
Weitere Informationen finden Sie auf unserer Homepage: Schweizerische Nationalbank (SNB) – Arbeitgeberin SNB.
Wir freuen uns darauf, Sie kennen zu lernen. Senden Sie uns Ihr komplettes Bewerbungsdossier mit Motivationsschreiben über unser Online Bewerbungstool.
Schweizerische Nationalbank
Human Resources | Alex Allenspach
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Data Scientist/economist Im Team Economic Data Science Arbeitgeber: Schweizerische Nationalbank
Kontaktperson:
Schweizerische Nationalbank HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist/economist Im Team Economic Data Science
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Kollegen, die bereits in der Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tipp Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends in der Volkswirtschaft und im Bereich Machine Learning. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem neuesten Stand bist und ein echtes Interesse an den Themen hast, die für die Position relevant sind.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Python und Datenmodellierung auffrischst. Übe typische Fragen und Szenarien, die in einem Data Science-Interview vorkommen könnten.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Soft Skills! Teamarbeit und Kommunikation sind in interdisziplinären Teams entscheidend. Bereite Beispiele vor, die deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit und Problemlösung unter Beweis stellen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist/economist Im Team Economic Data Science
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Leidenschaft für volkswirtschaftliche Themen und Datenwissenschaften darlegst. Erkläre, warum du dich für diese Position interessierst und wie deine Fähigkeiten zum Team beitragen können.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit Machine Learning, Datenmodellierung und objektorientierter Programmierung in Python. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit angewendet hast.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung über das Online-Bewerbungstool einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle erforderlichen Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schweizerische Nationalbank vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Team
Informiere dich gründlich über die Aufgaben des Teams Economic Data Science und die spezifischen Anforderungen der Stelle. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung von volkswirtschaftlichen Analysen und Prognosen verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu beitragen können.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu teilen, insbesondere in Bezug auf die Entwicklung von ML-Pipelines und Datenanalysen. Dies zeigt nicht nur dein Fachwissen, sondern auch deine Fähigkeit, theoretisches Wissen in die Praxis umzusetzen.
✨Zeige Interesse an geldpolitischen Themen
Bereite dich darauf vor, über aktuelle geldpolitische Entwicklungen und deren wirtschaftliche Auswirkungen zu sprechen. Dein Interesse an diesen Themen wird zeigen, dass du gut ins Team passt und motiviert bist, einen Beitrag zu leisten.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in objektorientierter Programmierung mit Python und deine Erfahrungen mit DevOps-Tools klar kommunizierst. Möglicherweise wirst du gebeten, technische Fragen zu beantworten oder sogar eine kleine Aufgabe zu lösen, also sei darauf vorbereitet.