Data Engineer, ML Data Pipelines & Versioned Datasets in Zürich

Data Engineer, ML Data Pipelines & Versioned Datasets in Zürich

Zürich Full Time 90000 - 110000 CHF / Jahr (geschätzt) Vor Ort
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Verantwortlich für die Datenebene autonomer Verteidigungs-ML-Modelle.
  • Unternehmen: Harmattan AI, ein innovatives Unternehmen im Bereich KI.
  • Vorteile: Flexible Arbeitsorte in Paris, Lausanne oder Zürich und spannende Projekte.
  • Weitere Informationen: Arbeiten in einem dynamischen Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit sauberen, versionierten Datensätzen.
  • Qualifikationen: STEM-Hintergrund, starke Python- und Datenengineering-Fähigkeiten.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 CHF pro Jahr.

Harmattan AI is seeking a Data Engineer to own the data layer for autonomous defense ML models, working from Paris, Lausanne, or Zurich.

You will turn raw field logs and public datasets into clean, versioned datasets for modelers.

You’ll shape data processing for deep-learning pipelines and enable efficient data delivery to training workloads.

Ideal candidates have a STEM background, strong Python and data-engineering skills, and experience with unstructured data pipelines.

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Data Engineer, ML Data Pipelines & Versioned Datasets in Zürich Arbeitgeber: Blackshark

Swissbit ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, einer familienfreundlichen Unternehmenskultur und umfangreichen Weiterbildungsangeboten fördern wir deine persönliche und fachliche Entwicklung. Hier gestaltest du nicht nur die Zukunft der digitalen Sicherheit, sondern wirst auch Teil eines motivierten Teams, das Wert auf offene Kommunikation und Zusammenarbeit legt.

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Kontaktdaten:

Blackshark Recruiting-Team

Jobgipfel Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer, ML Data Pipelines & Versioned Datasets in Zürich erhalten könntest

✨Tausch dich mit Datenexperten aus

Such nach lokalen Meetup-Gruppen oder Konferenzen in der Datenwissenschaft. Das ist eine super Gelegenheit, um mit Leuten zu reden, die schon in der Branche arbeiten, und eventuell sogar Insider-Tipps zu bekommen, wo Stellen zu vergeben sind.

✨Mach dich sichtbar mit Projekten

Erstelle ein paar spannende Projekte oder Analysen und teile sie auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle. Wenn du einen coolen Algorithmus oder ein Data Vision Projekt hast, zeig es! Das bringt dich in die Sichtbarkeit und zeigt, was du drauf hast.

✨Kümmere dich um dein Netzwerk

Tausch dich mit ehemaligen Kommilitonen oder Professoren aus, die in der Datenwissenschaft tätig sind. Oft sind es die persönlichen Empfehlungen, die den Unterschied machen können, wenn es um die ersten Schritte in die Branche geht.

✨Bewirb dich direkt bei Firmen wie Blackshark

Gehe auf die Karriere-Seite von Blackshark und schau dir die offenen Stellen im Bereich Datenwissenschaft an. Nutze die Chance, direkt zu bewerben, weil das oft schneller und persönlicher ist als über Jobbörsen.

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer, ML Data Pipelines & Versioned Datasets in Zürich mit Bravour zu bestehen

Python
Data Engineering
Unstructured Data Pipelines
Data Processing
Deep-Learning Pipelines
Versioned Datasets
Data Delivery

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Heb din technisches Wissen hervor:Sorg dafür, dass du in deinem CV und im Anschreiben deine Kenntnisse in Data Science-Tools wie Python, R oder SQL deutlich machst. Verlinke eventuell auf Projekte oder Studien, die du realisiert hast, um dein Wissen zu untermauern. Bei uns bei Blackshark suchen wir nach Leuten, die richtig mit Daten umgehen können!

Zahlenschwindler oder Problemlöser?:Überleg dir konkrete Beispiele, wie du mit Zahlen und Daten Herausforderungen gelöst hast. Das zeigt uns deine Fähigkeit, analytisch zu denken und komplexe Probleme zu bewältigen. In der Data Science sind solche Skills Gold wert!

Die perfekte Dokumentation:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, zeig uns deine Dokumentation! Gute Data Scientists präsentieren ihre Analysen und Resultate nachvollziehbar. So kannst du uns zeigen, dass du sowohl technische Skills hast als auch in der Lage bist, deine Arbeit verständlich zu kommunizieren.

Cooler Lebenslauf und Anschreiben:Dein Lebenslauf und dein Anschreiben sollten nicht nur ordentlich aussehen, sondern auch strukturiert und relevant für die Data Science sein. Mach deutlich, warum du bei Blackshark arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Blackshark vorbereitet

✨Data-Analysen ganz konkret

Mach dich bereit für technische Fragen über Datenanalysen und Statistiken. Du könntest gebeten werden, eine erste Datenanalyse durchzuführen oder Hypothesen mittels Daten zu validieren. Üb das mit echten Datensätzen, damit du die Tools wie Python oder R gut im Griff hast.

✨Das ideale Projekt-Portfolio

Sammle relevante Projekte in einem Portfolio, das dein Können zeigt. In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wollen die Arbeitgeber oft sehen, wie du an Herausforderungen herangegangen bist. Zeig uns deine besten Projekte, vielleicht sogar solche, die interessante Visualisierungen oder Machine Learning Modelle beinhalten.

✨Soft Skills sind nicht zu unterschätzen

Kommunikation ist ein wichtiger Teil im Data-Science-Bereich. Bereite dich darauf vor, darüber zu sprechen, wie du komplexe Daten für nicht-technische Stakeholder erklärt hast. Es könnte auch hilfreich sein, Beispiele zu teilen, wo du im Team gearbeitet hast, um Datenlösungen zu entwickeln.

✨Fragen zur Unternehmensstrategie

Mach dir Gedanken darüber, wie deine Rolle im Unternehmen Blackshark zum geschäftlichen Erfolg beitragen kann. Bereite Fragen vor, die aufzeigen, dass du deren Datenstrategie verstehst und wie du aktiv zur Verbesserung beitragen kannst. Das zeigt, dass du nicht nur technisches Wissen, sondern auch Interesse am Unternehmen hast.