Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege ML-Modelle und Pipelines für ein innovatives Gesundheitsprodukt.
- Unternehmen: LIOM, ein aufstrebendes Schweizer Health-Tech-Startup.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Innovation und Wachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Gesundheitsüberwachung mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung in ML, starke Python-Kenntnisse und Cloud-Plattform-Vertrautheit.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 CHF pro Jahr.
LIOM is a Swiss health-tech startup building a glucose-monitoring wearable.
We seek a Machine Learning Engineer with 2+ years of industry experience to translate research into production-ready ML systems.
You will develop and maintain models and pipelines, collaborate with researchers and engineers, and employ MLOps practices to scale experiments and deployments.
Ideal candidates will have strong Python skills, experience with Py Torch/Jax/Tensor Flow, and familiarity with cloud platforms like #J-18808-Ljbffr
ML Engineer: Build Production-Ready Pipelines with VertexAI Arbeitgeber: Liom
LIOM Health AG ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und persönliche Entwicklung im Mittelpunkt stehen. Mit einem starken Fokus auf Work-Life-Balance und einer vielfältigen Unternehmenskultur, die über 10 Nationalitäten umfasst, fördert LIOM das Wachstum seiner Mitarbeiter durch Mentorship und den Austausch von Wissen. In dieser Rolle als IT Lead haben Sie die Möglichkeit, in einem schnell wachsenden Gesundheits-Startup zu arbeiten, das sich leidenschaftlich dafür einsetzt, das Wohlbefinden der Menschen zu verbessern.
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so ML Engineer: Build Production-Ready Pipelines with VertexAI 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 Liom
Gehe auf die Karriere-Seite von Liom 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 ML Engineer: Build Production-Ready Pipelines with VertexAI 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 Liom 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 Liom arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Liom 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 Liom 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.
