Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Datenpipelines für ML-Tools und Analysen.
- Unternehmen: Innovatives Team in der Wirtschaftsdatenwissenschaft mit interdisziplinärer Zusammenarbeit.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Unterstützung bei der beruflichen Entwicklung und ein respektvolles Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit vielen Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Geldpolitik mit deiner Expertise in Datenanalyse und Machine Learning.
- Qualifikationen: Master oder Doktorat in Informatik, Statistik oder verwandten Bereichen; Erfahrung in ML-Pipelines.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 100000 € pro Jahr.
Data Scientist/ML Engineer dans l'équipe Science des données économiques (80% - 100%) Zurich / Emploi permanent / hybride L'unité d'organisation Science des données économiques réalise des analyses et des prévisions économiques pour préparer les décisions de politique monétaire.
Elle contribue également aux innovations méthodologiques et au développement des pipelines de données.
Nous proposons un poste dans une équipe interdisciplinaire composée d'économistes et de Data Scientists/ML Engineers.
Votre mission Développement, fourniture et entretien de pipelines pour les outils d’analyse de données, en particulier dans le domaine du machine learning (ML), du natural language processing (NLP) et du big data Soutien de l’équipe lors de l’introduction et du développement de nouveaux outils informatiques Contribution à la réalisation de prévisions et d’analyses pour préparer la politique monétaire Participation à des comités spécialisés dans l’informatique et la science des données Votre profil Master ou doctorat en informatique, en statistique, en mathématique ou dans un domaine apparenté avec une orientation quantitative Intérêt pour les prévisions, l’analyse de séries chronologiques et les questions de politique monétaire Expériences dans le développement et la fourniture de pipelines ML; idéalement, connaissances spécialisées dans l’ingénierie des données Solides connaissances dans la programmation avec Python Expérience avec les outils et pratiques Dev Ops (Git, plateformes CI/CD) et, idéalement, avec la ligne de commande Linux et les systèmes distribués (Spark) Capacité à négocier en français ou en allemand ainsi qu’en anglais Notre offre Nous vous offrons une activité variée servant l'intérêt général de la Suisse et soutenant de façon notable l'économie, la population et la stabilité du système financier.
Vous traiterez un large éventail de sujets et des questions exigeantes, et pourrez influer sur le cours des choses grâce à votre expertise.
Notre culture d'entreprise repose sur l'ouverture d'esprit, le respect, la collégialité et l'égalité des chances.
Nos conditions de travail progressistes garantissent la conciliation entre vie professionnelle et vie privée.
Nous soutenons votre développement personnel et professionnel grâce à un encouragement ciblé, des modèles de travail adaptés à notre époque et un climat de confiance.
Personne de contact Fabio Pelliccia Recruteur #J-18808-Ljbffr
Data Scientist/ML Engineer dans l'équipe Science des données économiques Détails du poste | Sch[...] Arbeitgeber: Swiss National Bank
Die Swiss National Bank in Zürich ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine hybride Arbeitsumgebung bietet und großen Wert auf die persönliche Entwicklung seiner Mitarbeiter legt. In einem agilen Team haben Sie die Möglichkeit, an innovativen Dateninfrastrukturen zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld weiter auszubauen. Zudem profitieren Sie von einer positiven Unternehmenskultur, die Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen fördert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist/ML Engineer dans l'équipe Science des données économiques Détails du poste | Sch[...] 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 Swiss National Bank 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 Data Scientist/ML Engineer dans l'équipe Science des données économiques Détails du poste | Sch[...] 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 Data Scientist/ML Engineer dans l'équipe Science des données économiques Détails du poste | Sch[...] bei Swiss National Bank gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Swiss National Bank 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 Swiss National Bank entscheidend sein!
