Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere KI- und ML-Lösungen für UBS Global Wealth Management.
- Unternehmen: UBS, der weltweit größte und einzige echte globale Vermögensverwalter.
- Vorteile: Flexible Arbeitsoptionen, Unterstützung für Karriere-Rückkehrer und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Wealth Managements mit innovativen KI-Anwendungen.
- Qualifikationen: Master oder PhD in Informatik, mindestens 5 Jahre Erfahrung in ML/AI.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 72000 - 108000 € pro Jahr.
Ihre Rolle
Sind Sie daran interessiert, AI- und Machine-Learning-Lösungen innerhalb von UBS Global Wealth Management zu entwerfen, zu entwickeln und bereitzustellen? Haben Sie Erfahrung in der Anwendung fortschrittlicher ML- und GenAI-Techniken auf reale geschäftliche Herausforderungen und arbeiten eng mit Produkt-, Ingenieur- und Geschäftsteams zusammen, um strategische Prioritäten in messbare Ergebnisse umzuwandeln? Möchten Sie zur Schaffung wiederverwendbarer AI-Komponenten, Experimentierframeworks und intelligenter Werkzeuge beitragen, die Kunden, Beratern und internen Abläufen weltweit unterstützen?
Wir suchen einen Data Scientist, um:
- GenAI-, agentische und ML-Modelle zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen, die konkrete Geschäftsanwendungen adressieren
- mit funktionsübergreifenden Partnern (Produkt, Daten und Ingenieurwesen) zusammenzuarbeiten, um skalierbare AI-Funktionen in bestehende Systeme zu entwerfen und zu integrieren
- Pipelines für Datenvorbereitung, Experimentierung, Bewertung und Modellüberwachung aufzubauen und zu pflegen
- zum Prompt Engineering, retrieval-augmented generation (RAG) und anderen modernen NLP- und LLM-basierten Anwendungen beizutragen
- die Entwicklung interner Werkzeuge und wiederverwendbarer Module (z. B. reasoning agents, Bewertungsrahmen, Feedback-Schleifen) zu unterstützen
- Best Practices in MLOps, Modellvalidierung und verantwortungsbewusster AI anzuwenden, um Qualität, Transparenz und Compliance sicherzustellen
Ihr Team
Dies ist eine Gelegenheit, an der Spitze der AI-Transformation von UBS zu arbeiten – bedeutungsvolle, skalierbare Anwendungen zu entwickeln, die die Zukunft des Wealth Management gestalten. Sie werden Teil eines vielfältigen, zukunftsorientierten Teams sein, in dem Ihre Ideen direkt Produkte beeinflussen können, die weltweit genutzt werden.
Ihre Expertise
- Master oder PhD in Informatik, Machine Learning, Data Science oder einem verwandten Bereich
- mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Anwendung von ML/AI-Methoden in Unternehmens- oder Forschungsumgebungen und nachweisliche Erfahrung mit GenAI- oder NLP-Anwendungen (LLM-Fine-Tuning, RAG, LangChain oder ähnlich)
- starke Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, Hugging Face)
- Vertrautheit mit MLOps-Tools (CI/CD, Modellregistrierung, Vektordatenbanken, Containerisierung)
- Fähigkeit, Geschäftsbedürfnisse in analytische oder ML-Lösungen mit greifbarem Einfluss zu übersetzen
- starke Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten über technische und Geschäftsteams hinweg
- Kenntnisse über Datenschutz, Compliance oder Governance-Bestimmungen in regulierten Branchen
- Erfahrung in der Integration von AI-Modellen mit Produktionssystemen oder APIs ist von Vorteil
Über uns
UBS ist der größte und einzige wirklich globale Vermögensverwalter der Welt. Wir operieren durch vier Geschäftsbereiche: Global Wealth Management, Personal & Corporate Banking, Asset Management und Investment Bank. Unsere globale Reichweite und die Breite unseres Fachwissens heben uns von unseren Wettbewerbern ab. Wir sind in allen wichtigen Finanzzentren in mehr als 50 Ländern präsent.
Wie wir einstellen
Wir können von Ihnen verlangen, während des Bewerbungsprozesses eine oder mehrere Bewertungen abzulegen. Erfahren Sie mehr.
Schließen Sie sich uns an
Bei UBS wissen wir, dass es unsere Menschen sind, mit ihren unterschiedlichen Fähigkeiten, Erfahrungen und Hintergründen, die unseren fortwährenden Erfolg vorantreiben. Wir sind unserem Handwerk verpflichtet und leidenschaftlich daran interessiert, unsere Mitarbeiter an erste Stelle zu setzen, mit neuen Herausforderungen, einem unterstützenden Team, Wachstumschancen und flexiblen Arbeitsmöglichkeiten, wenn möglich. Unsere inklusive Kultur bringt das Beste in unseren Mitarbeitern zum Vorschein, egal wo sie sich auf ihrem Karriereweg befinden. Und wir nutzen künstliche Intelligenz (AI), um intelligenter und effizienter zu arbeiten. Wir erkennen auch an, dass großartige Arbeit niemals allein erledigt wird. Deshalb steht Zusammenarbeit im Mittelpunkt unseres Handelns. Denn gemeinsam sind wir mehr als nur wir selbst.
Wir setzen uns für die Inklusion von Menschen mit Behinderungen ein, und wenn Sie während unseres Rekrutierungsprozesses angemessene Anpassungen benötigen, können Sie uns jederzeit kontaktieren.
Kontaktinformationen
UBS Business Solutions SA
UBS Recruiting
Haftungsausschluss / Richtlinien
UBS ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir respektieren und streben danach, jede Person zu ermächtigen und die vielfältigen Kulturen, Perspektiven, Fähigkeiten und Erfahrungen innerhalb unserer Belegschaft zu unterstützen.
Data Scientist – Applied AI & Machine Learning Arbeitgeber: UBS
UBS ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der KI-Transformation im Wealth Management zu arbeiten. Mit einem unterstützenden Team, flexiblen Arbeitsoptionen und einer inklusiven Unternehmenskultur fördert UBS das Wachstum und die Entwicklung seiner Mitarbeiter. Die Position in Zürich ermöglicht es Ihnen, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, das von Innovation und Zusammenarbeit geprägt ist, und Ihre Ideen direkt in global genutzte Produkte einzubringen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist – Applied AI & Machine Learning 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 UBS 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 – Applied AI & Machine Learning 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 – Applied AI & Machine Learning bei UBS gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei UBS 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 UBS entscheidend sein!