Junior Machine Learning Engineer (Internship)
Junior Machine Learning Engineer (Internship)

Junior Machine Learning Engineer (Internship)

Zürich Praktikum 1300 - 1600 € / Monat (geschätzt) Kein Home Office möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative Machine Learning Lösungen und arbeite an spannenden Forschungsprojekten.
  • Arbeitgeber: Visium, ein zukunftsorientiertes Unternehmen mit einer kollaborativen Kultur.
  • Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung, jährliches Bildungsbudget und flexible Arbeitskultur.
  • Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstums- und Lernmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit KI und mache einen echten Unterschied für Unternehmen.
  • Gewünschte Qualifikationen: Studierende oder Absolventen von EPFL oder ETH mit Python-Kenntnissen.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 1300 - 1600 € pro Monat.

Startdatum: September 2026

Vertrag: Praktikum

Dauer: 6 Monate

Standort: Lausanne oder Zürich

Über uns: Bei Visium ermöglichen wir Unternehmensleitern, ihre KI- und Datenstrategie zu definieren, großangelegte Transformationen durchzuführen und KI in den Betrieb zu implementieren, um sicherzustellen, dass ihre Organisation zukunftssicher wird. Mit Expertise in Strategie, Architektur, Cloud-Engineering, Analytik, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen befähigen wir unsere Kunden, die Kraft ihrer Daten freizusetzen und zu skalieren. Wir haben die Mission, eine strahlende Zukunft zu gestalten und zukunftssichere sowie ethische Organisationen aufzubauen.

Rolle: Treten Sie dem wachsenden Team des Unternehmens bei und nehmen Sie an unserer Expansion in der Schweiz und international teil. Als Junior Machine Learning Engineer arbeiten Sie an einer Vielzahl von angewandten Forschungsprojekten mit modernsten Techniken des maschinellen Lernens und helfen dabei, diese für Kunden bereitzustellen und deren Geschäft zu transformieren. Sie tragen zu einem spannenden Umfeld mit einem herausfordernden Team bei, das immer auf der Suche nach neuen Technologien und Anwendungen ist.

Anforderungen:

  • EPFL- oder ETH-Student/Absolvent. Wenn Sie noch studieren, müssen Sie ein Praktikum im Rahmen Ihres Studiums absolvieren.
  • Datenbegeisterter, der keine Angst hat, einzutauchen und die richtigen Fragen zu stellen.
  • Einfallsreichtum, kritisches Denken, kooperative und teamorientierte Einstellung.
  • Makellose Aufmerksamkeit für Details und der Antrieb, exzellent zu sein.
  • Schneller Lerner mit einer problemlösenden Einstellung; die Projekte, an denen Sie arbeiten, sind keine Lehrbuchfälle, Sie müssen einfallsreich sein, um die besten Lösungen zu finden.
  • Organisationsfähigkeiten und die Fähigkeit, sich in einem sich ständig weiterentwickelnden Scale-up-Umfeld anzupassen.
  • Mit starken Kommunikationsfähigkeiten werden Sie wahrscheinlich Ihre Ergebnisse auch Nicht-Technikern präsentieren müssen.
  • Bereitschaft, immer das Extra zu geben und niemals Kompromisse bei der Qualität einzugehen.
  • Proaktive Einstellung, zögern Sie nicht zu handeln und Verantwortung zu übernehmen.
  • Wachstumsorientierte Denkweise, immer auf der Suche nach Verbesserungsmöglichkeiten.

Zusätzlich sollten Sie folgende Kenntnisse mitbringen:

  • Kenntnisse in Python-Programmierung.
  • Erfahrung mit ML/DL-Bibliotheken und -Frameworks (z.B. Scikit-learn, TensorFlow, Keras, Pytorch).
  • Erfahrung mit verschiedenen Visualisierungsframeworks (z.B. Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Power BI, Tableau, D3.js usw.).
  • Erfahrung in der Anwendung von Deep-Learning-Ansätzen, wie rekurrente neuronale Netze und tiefe Faltungsnetze.
  • Starkes Wissen über Clustering-Algorithmen, Regression und Klassifikation (überwachtes/ungewachtes/Bestärkungslernen).
  • Verständnis von Unix/Linux-Betriebssystemen.
  • Vertrautheit mit Webentwicklung ist von Vorteil.
  • Vertrautheit mit REST-APIs und Mikrodiensten.

Vorteile:

  • Ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket.
  • Ein jährliches Bildungsbudget zur Steigerung Ihrer Lernkurve.
  • Ein jährliches Sportbudget, denn ein fitter Körper führt zu einem fitten Geist.
  • Eine flexible Arbeitskultur, denn Ihre Work-Life-Balance ist uns wichtig.
  • Eine Position, die es Ihnen ermöglicht, einen Einfluss auf Tausende von Menschen und das Wachstum des gesamten Unternehmens zu haben.
  • Ein internationales, sachkundiges und leidenschaftliches Team mit einer starken kollaborativen Denkweise.

Junior Machine Learning Engineer (Internship) Arbeitgeber: Visium

Visium ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung, flexiblen Arbeitszeiten und einem internationalen Team fördert Visium eine Kultur des Lernens und der Zusammenarbeit. Als Junior Machine Learning Engineer haben Sie die Chance, an spannenden Projekten zu arbeiten, die einen echten Einfluss auf die Zukunft von Unternehmen haben.
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Kontaktperson:

Visium HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Junior Machine Learning Engineer (Internship)

Tipp Nummer 1

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – das kann dir helfen, einen Fuß in die Tür zu bekommen.

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine Projekte präsentierst. Zeig, was du kannst und wie du Probleme kreativ löst – das wird Eindruck machen!

Tipp Nummer 3

Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Warte nicht darauf, dass die perfekte Gelegenheit zu dir kommt – mach den ersten Schritt!

Tipp Nummer 4

Bleib dran und lerne ständig dazu! Ob Online-Kurse oder Workshops, zeig, dass du bereit bist, deine Fähigkeiten zu erweitern. Das zeigt dein Engagement und deine Leidenschaft für das Feld.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Junior Machine Learning Engineer (Internship)

Python-Programmierung
Erfahrung mit ML/DL-Bibliotheken und -Frameworks (z.B. Scikit-learn, TensorFlow, Keras, Pytorch)
Kenntnisse in Visualisierungsframeworks (z.B. Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Power BI, Tableau, D3.js)
Anwendung von Deep Learning-Ansätzen (z.B. rekurrente neuronale Netze, tiefe Faltungsnetze)
Starkes Wissen über Clustering-Algorithmen, Regression und Klassifikation (überwachtes/unüberwachtes/Verstärkungslernen)
Verständnis von Unix/Linux-Betriebssystemen
Teamorientierung und Zusammenarbeit
Kritisches Denken
Aufmerksamkeit für Details
Organisationsfähigkeiten
Proaktive Einstellung
Kommunikationsfähigkeiten
Wachstumsorientierte Denkweise
Schnelle Auffassungsgabe
Problemlösungsfähigkeiten

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die neugierig und leidenschaftlich sind – lass das in deinen Worten durchscheinen!

Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deinem Studium oder Projekten, um deine Fähigkeiten zu zeigen. Erzähl uns von deinen Erfahrungen mit Python oder ML-Bibliotheken – das hilft uns, dich besser kennenzulernen.

Achte auf Details!: Eine saubere und gut strukturierte Bewerbung macht einen guten Eindruck. Überprüfe deine Unterlagen auf Rechtschreibfehler und achte darauf, dass alles klar und verständlich ist. Qualität zählt!

Bewirb dich über unsere Website!: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und wir dich im Bewerbungsprozess nicht übersehen!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Visium vorbereitest

Mach dich mit den Technologien vertraut

Bevor du zum Interview gehst, solltest du dir die Zeit nehmen, um die neuesten Trends und Technologien im Bereich Machine Learning zu recherchieren. Zeige, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch ein echtes Interesse an den aktuellen Entwicklungen hast.

Bereite praktische Beispiele vor

Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit gemacht hast, und sei bereit, darüber zu sprechen. Wenn du beispielsweise mit Python oder ML-Bibliotheken gearbeitet hast, bringe spezifische Herausforderungen und Lösungen mit, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.

Stelle Fragen

Zeige dein Interesse an der Firma und der Position, indem du Fragen stellst. Frage nach den Projekten, an denen das Team arbeitet, oder wie sie Machine Learning in ihren Prozessen einsetzen. Das zeigt, dass du proaktiv bist und wirklich an der Rolle interessiert bist.

Kommunikation ist der Schlüssel

Da du möglicherweise deine Ergebnisse vor nicht-technischen Personen präsentieren musst, übe, komplexe Konzepte einfach und klar zu erklären. Überlege dir, wie du technische Details so vermitteln kannst, dass sie für jeden verständlich sind.

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