Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle AI-Systeme, die Forschern helfen, ihre wissenschaftlichen Herausforderungen zu meistern.
- Unternehmen: ETH AI Center, eines der größten AI-Zentren in Europa.
- Vorteile: Familienfreundliche Arbeitsbedingungen, kulturelle Vielfalt und attraktive Angebote.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Sei Teil der AI-Revolution und arbeite an innovativen Projekten mit führenden Forschern.
- Qualifikationen: Doktorat oder Master in Informatik, Erfahrung mit AI-Systemen und starke Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 CHF pro Jahr.
The ETH AI Center is one of the largest AI centers in Europe with over 130 Professors from all 16 departments of ETH Zurich and over 1500 associated Ph D students & post-docs.
Our mission is to foster interdisciplinary AI research and pave the way from science to society.
Project background
As AI for Science Engineer you build the frontier AI systems that help researchers across ETH accelerate their research with frontier AI.
You will partner with research labs to understand their scientific challenges and co-develop agentic solutions: multi-step pipelines that plan and orchestrate simulations and experiments, curate data, evaluate models, or chain domain-specific tools in ways that weren't possible before.
This role is ideal for an engineer who wants to ship AI solutions, not just infrastructure - someone who sees a research challenge and immediately starts thinking about what combination of agents, models, and pipelines could solve it.
Part of the work is carried out together with external research and industry partners.
Job description
- Partner with research labs across ETH to identify high-impact use cases for agentic AI and co-develop novel pipelines and tools.
- Build planning and orchestration components that turn research goals into executable workflows under constraints such as cost, latency, and fidelity, and adapt as new results come in.
- Make what the system does inspectable: traceable runs, reproducible results, and interfaces that let researchers understand and steer the work.
- Support research teams with data preparation and curation, and help them optimize, specialize, and deploy models - fine-tuning, distillation, quantization, and efficient inference.
- Contribute to the evaluation and benchmarking of AI systems on scientific tasks, including open and closed frontier AI models.
- Develop and open-source reusable recipes, reference architectures, and templates that lower the barrier for others to build on.
- Stay at the frontier of agentic AI: evaluate emerging frameworks, prototype new patterns, advise research teams.
- Contribute to teaching and student projects.
- Profile
- Preferably a doctorate in computer science or a computational discipline; a master's degree with strong relevant experience is equally welcome.
Our main counterparts are researchers, so being able to engage with them on their own terms matters.
- Experience building and deploying agentic or LLM-based systems end to end, not only using them - typically 1-3 years of relevant experience, though exceptional recent graduates are encouraged to apply too.
- Strong software and systems engineering skills: services, APIs, data pipelines, containers, CI/CD.
- Hands-on experience with modern AI/ML tooling (LLM APIs, agent frameworks, RAG pipelines, Py Torch, Hugging Face) and with model optimization and efficient inference.
- Experience with GPU computing and high-performance or distributed computing environments.
- Exposure to planning, scheduling, workflow engines, or reasoning systems, and to scientific computing workflows, is an advantage; open-source contributions are a strong plus.
- An effective communicator who bridges researchers and engineers - proactive, delivery-oriented, and keen to enable others to do their best work.
- Fluency in English.
- We offer
If you are a highly motivated individual with a passion for AI and a desire to make a significant impact in a rapidly evolving field, we would love to hear from you.
Join the ETH AI Center and work at the forefront of AI research in Europe, collaborating with leading faculty, global partners, and a rapidly growing ecosystem in Zurich.
ETH Zurich is a family-friendly employer with excellent working conditions.
You can look forward to an exciting working environment, cultural diversity and attractive offers and benefits.
- Working, teaching and research at ETH Zurich
- We value diversity and sustainability
In line with our values, ETH Zurich encourages an inclusive culture.
We promote equality of opportunity, value diversity and nurture a working and learning environment in which the rights and dignity of all our staff and students are respected.
Visit our Equal Opportunities and Diversity website to find out how we ensure a fair and open environment that allows everyone to grow and flourish.
Sustainability is a core value for us - we are consistently working towards a climate-neutral future.
Curious? So are we.
Further information about the ETH AI Center can be found on our website. Questions regarding the position should be directed to Arnout Devos
(no applications).
We would like to point out that the pre-selection is carried out by the responsible recruiters and not by artificial intelligence.
For recruitment services the GTC of ETH Zurich apply.
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AI for Science Engineer 80%-100% Arbeitgeber: ETH Zürich
Die ETH Zürich ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, wo Ihre Ideen und Ihr Engagement geschätzt werden. Sie profitieren von flexiblen Arbeitsmodellen, attraktiven Vergünstigungen und einem starken Fokus auf Diversität und Nachhaltigkeit, während Sie gleichzeitig Ihre fachlichen Kompetenzen kontinuierlich weiterentwickeln können. Werden Sie Teil eines engagierten Teams, das aktiv an der digitalen Zukunft mitwirkt und einen positiven Einfluss auf die Gesellschaft hat.
Jobgipfel Expertenrat🤫
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✨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 ETH Zürich
Gehe auf die Karriere-Seite von ETH Zürich 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.
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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 ETH Zürich 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 ETH Zürich arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei ETH Zürich 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 ETH Zürich 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.
