Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere innovative Daten- und ML-Lösungen für unsere Kunden.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen mit einem leidenschaftlichen und erfahrenen Team.
- Vorteile: Flexibles hybrides Arbeitsmodell, regelmäßige Teamevents und Wissensaustausch.
- Weitere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten in einem unterstützenden und teamorientierten Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von Daten und KI und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Daten- oder Softwareengineering, idealerweise mit Zertifizierungen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 CHF pro Jahr.
Bei Machine Learning Architects Basel (MLAB) unterstützen und befähigen wir Menschen und Organisationen beim Entwerfen, Bauen und Betreiben zuverlässiger Daten- und Machine-Learning-Lösungen. Unsere Daten- und KI-Reisen sowie effektive Lösungsmuster ermöglichen es unseren Kunden, Daten- und KI-Produkte über die Pilot- und Prototypenphasen hinaus zu operationalisieren, zu skalieren und kontinuierlich bereitzustellen.
Diese Muster und Rahmenbedingungen drehen sich nicht nur um die neuesten Technologien, sondern berücksichtigen auch Rollen, Fähigkeiten und Prozessanpassungen. Wir helfen unseren Kunden, das volle Potenzial von Daten- und KI-Lösungen zu erkennen, von der Identifizierung von Anwendungsfällen über die Implementierung von Daten- und ML-Plattformen bis hin zur Integration und dem Testbetrieb von ML-Modellen, LLMs und anderen GenAI-Lösungen.
Zu den Aufgaben gehören:
- Beratung, Engineering & Training: Sie betrachten Daten-, Software- und KI-Engineering als Schlüsselkompetenzen zur Bewältigung der Herausforderungen der digitalen Transformation unserer Kunden.
- Anforderungsanalyse: Sie analysieren Kundenanforderungen und identifizieren die besten Lösungen.
- Implementierung von Datenpipelines und Plattformen, ML/LLM-Integrationen, Zuverlässigkeitsengineering & Operationalisierung: Sie verstehen, wie man Datenprojekte erfolgreich von der Prototyp- oder Pilotphase in die Produktion überführt.
- Konzeptentwicklung: Sie tragen zu unseren Lösungsblaupausen und Konzepten bei.
- Expertise & Thought Leadership: Sie streben danach, ein Experte und vertrauenswürdiger Berater im Bereich Datenplattformen, Datenprodukte und DataOps zu werden.
- Eigentum, Kommunikation, Wissensaustausch & Teamarbeit: Sie übernehmen Verantwortung für Ihre Arbeit, präsentieren Ihre Ergebnisse verschiedenen Stakeholdern und arbeiten proaktiv mit unseren und den Teams Ihrer Kunden zusammen.
Qualifikationen:
- Berufserfahrung (mindestens 5 Jahre) als Daten- oder Software-Ingenieur mit Schwerpunkt auf Daten- und ML-Systemen.
- Erfahrung mit und idealerweise zertifiziert in großen Daten- und KI-Plattformen (z.B. Snowflake, Databricks, AWS, Azure, MS Fabric).
- Vertrautheit mit Datenanalytik und Best Practices von DataOps sowie Themen wie Data Mesh, Data Lake/Warehouses und Zuverlässigkeitsengineering.
- Technische, praktische Erfahrung mit mindestens einigen der folgenden: Programmiersprachen, verteilte Systeme (Hadoop, Spark) und Datenstrukturen, SQL- und NoSQL-Datenbanken, Cloud-Dienste, REST API und Microservices, Docker und Kenntnisse in Kubernetes, agile Entwicklungsmethoden und CI/CD.
- Erfahrung in einer kundenorientierten oder beratenden Rolle.
- Fließend in Deutsch und Englisch (schriftlich und mündlich).
- Schweizer Pass oder gültige EU/EFTA-Arbeitsgenehmigung.
Vorteile:
- Ein junges und dynamisches Dienstleistungsunternehmen mit einem erfahrenen, kompetenten und leidenschaftlichen Team.
- Ein unternehmerisches Umfeld und die Chance, einen echten Einfluss auf die Entwicklung und das Wachstum des Unternehmens zu haben.
- Arbeiten an innovativen Themen in den Bereichen Daten, KI und Analytik, die einen echten Einfluss auf verschiedene Branchen haben.
- Eine Kultur, die leistungsorientiert und kundenorientiert ist und gleichzeitig teamorientiert, freundlich und unterstützend ist, einschließlich regelmäßiger Wissensaustausch-Sitzungen und Teamevents.
- Ein hybrides Arbeitsmodell mit Flexibilität, solange sowohl die Anforderungen der Kunden (von denen die meisten eine Präsenz vor Ort erfordern) als auch interne Verpflichtungen (d.h. ein Team-Bürotag pro Woche) erfüllt werden.
Senior Data Engineering Consultant (German-speaking) in Basel Arbeitgeber: Machine Learning Architects Basel (MLAB)
Machine Learning Architects Basel (MLAB) ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitenden die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und wachsenden Umfeld an innovativen Daten- und KI-Lösungen zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und Wissensaustausch fördert MLAB eine unterstützende Unternehmenskultur, die sowohl leistungsorientiert als auch kundenfokussiert ist. Zudem profitieren Mitarbeitende von flexiblen Arbeitsmodellen und der Chance, aktiv zur Unternehmensentwicklung beizutragen.
Kontaktdaten:
Machine Learning Architects Basel (MLAB) Recruiting-Team
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineering Consultant (German-speaking) in Basel 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 Machine Learning Architects Basel (MLAB)
Gehe auf die Karriere-Seite von Machine Learning Architects Basel (MLAB) 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 Senior Data Engineering Consultant (German-speaking) in Basel 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 Machine Learning Architects Basel (MLAB) 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 Machine Learning Architects Basel (MLAB) arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Machine Learning Architects Basel (MLAB) 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 Machine Learning Architects Basel (MLAB) 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.
