Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ML-Lösungen und arbeite an innovativen Projekten im Finanzsektor.
- Unternehmen: Capco, ein globales Technologie- und Unternehmensberatungsunternehmen.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanzdienstleistungen mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in Softwareentwicklung, ML und GenAI erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 CHF pro Jahr.
Joining Capco bedeutet, Teil einer Organisation zu werden, die sich für ein inklusives Arbeitsumfeld einsetzt, in dem Sie ermutigt werden, #BeYourselfAtWork zu sein. Wir feiern Individualität und erkennen an, dass Vielfalt und Inklusion in allen Formen entscheidend für den Erfolg sind. Es ist uns wichtig, dass wir so vielfältig wie möglich rekrutieren und entwickeln, und wir glauben, dass jeder etwas anderes mitbringt – daher würden wir gerne wissen, was Sie besonders macht.
Capco ist eine globale Technologie- und Unternehmensberatung, die sich auf den Finanzdienstleistungssektor konzentriert. Wir sind leidenschaftlich daran interessiert, unseren Kunden zum Erfolg in einer sich ständig verändernden Branche zu verhelfen.
Wir suchen einen Senior Software Engineer mit starken ML- und GenAI-Fähigkeiten, um End-to-End-Maschinenlernlösungen für unsere Kunden im Finanzdienstleistungsbereich zu liefern. Sie werden den gesamten Lebenszyklus übernehmen – von Datenpipelines und Modellentwicklung bis hin zu Produktionsbereitstellung und Überwachung – und autonom in komplexen, regulierten Umgebungen arbeiten.
Ihr Capco Tag:
- Entwerfen und Erstellen von End-to-End-Datenpipelines und Feature-Engineering-Workflows auf großangelegten Transaktionsdaten in regulierten Kundenumgebungen
- Trainieren, Kalibrieren und Validieren von ML-Modellen – beaufsichtigt, unbeaufsichtigt und Ensemble – einschließlich Schwellenwertanalyse und produktionsgerechter Erklärbarkeit
- Entwickeln von GenAI-gesteuerten Lösungen wie agentischen Workflows, RAG-Systemen und LLM-basierten Automatisierungen zur Beschleunigung wissensintensiver Kundenprozesse
- Bereitstellen und Überwachen von Modellen in der Produktion mit Drift-Erkennung, Leistungsüberwachung und Multi-Umgebungsfreigabeverwaltung (Dev → Staging → Prod)
- Direkte Zusammenarbeit mit Kundenvertretern – von Compliance-Experten bis zu Engineering-Teams – Dokumentation, Wissensübertragung und langfristige Befähigung liefern
Ihr Capco Fit:
- Starke Grundlagen in der Softwareentwicklung: Python, Spark, CI/CD, containerisierte Bereitstellungen (Kubernetes) und produktionsgerechte Pipeline-Orchestrierung (Airflow oder gleichwertig)
- Tiefe Kenntnisse in Data Science: Feature Engineering in großem Maßstab, statistische Modellierung, Versuchsdesign, Modell-Erklärbarkeit (z.B. Shapley-Werte) und Schwellenwertkalibrierung unter geschäftlichen Einschränkungen
- Praktische ML-Erfahrung: baumbasierte Methoden, neuronale Netze, Ensemble-Design, Hyperparameter-Optimierung, Kreuzvalidierung und Out-of-Time-Tests
- Praktische GenAI-Erfahrung: LLM-Integration, Prompt-Engineering, RAG-Architekturen und agentische Workflows zur Automatisierung wissensintensiver Prozesse
- Fließendes Deutsch und starke kommunikationsfähigkeiten im Kundenkontakt, mit der Fähigkeit, auditbereite Dokumentation für regulierte Umgebungen zu erstellen
Wenn sich das nach Ihnen anhört, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören. Dies ist eine Gelegenheit, einen Unterschied zu machen und zu einem sehr erfolgreichen Unternehmen mit einer signifikanten Wachstumsdynamik beizutragen.
GenAI/ML Engineer Arbeitgeber: Capco
Als Senior Consultant im Bereich Business Analyst, Reporting & MIS im Private Banking bieten wir Ihnen eine dynamische und unternehmerische Kultur, die auf schnelles Wachstum und persönliche Entwicklung ausgerichtet ist. Unsere flexiblen Arbeitszeiten und umfassenden Schulungsangebote für technische sowie soziale Fähigkeiten unterstützen Sie dabei, Ihre Karriere voranzutreiben. Mit einem hohen Maß an Verantwortung und direktem Kontakt zu wichtigen Stakeholdern haben Sie die Möglichkeit, einen bedeutenden Einfluss auf die Qualität des Reportings und die Entscheidungsfindung zu nehmen.
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so GenAI/ML Engineer 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 Capco
Gehe auf die Karriere-Seite von Capco 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 GenAI/ML Engineer mit Bravour zu bestehen
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 Capco 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 Capco arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Capco 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 Capco 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.
