Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und baue Kernkomponenten für moderne Datensysteme.
- Unternehmen: IBM Research Zürich, ein innovatives Unternehmen mit globalem Team.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, multikulturelles Umfeld und Zugang zu modernster Technologie.
- Weitere Informationen: Vielfältige Karrieremöglichkeiten und Zusammenarbeit mit einem internationalen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Architektur der nächsten Generation von Datensystemen und arbeite an realen Herausforderungen.
- Qualifikationen: Master in Informatik oder verwandtem Bereich, Erfahrung mit verteilten Systemen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 81000 - 99000 CHF pro Jahr.
Bei IBM Research Zürich erweitern wir unser Team mit mehreren Ingenieuren und Forschern, um die nächste Generation von großangelegten Datensystemen zu entwickeln, die sowohl moderne Datenlasten als auch traditionelle Unternehmenslasten unterstützen. Unser Ziel ist es, Plattformen zu entwerfen, die in der Lage sind, komplexe Abfragen und Workflows effizient über heterogene Engines, Speicherschichten und Hardware auszuführen.
Wir konzentrieren uns auf zentrale Systemherausforderungen wie Abfrageoptimierung, abteilungsübergreifende Abfrageweiterleitung, serverloses Scheduling und Ressourcenmanagement. Diese Systeme müssen vielfältige Arbeitslasten unterstützen und gleichzeitig starke Leistung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit bieten. Unsere Arbeit kombiniert Systemforschung und Produktionsengineering, und viele der Technologien, die wir entwickeln, werden Teil von Produkten und Open-Source-Plattformen, die in großem Maßstab verwendet werden.
Was Sie tun werden:
- Sie werden Kernkomponenten von Datensystemen der nächsten Generation entwerfen und bauen.
- Ein Großteil dieser Arbeit findet tief im Systemstack statt, einschließlich Abfrageausführungsengines, Scheduler und verteilte Ressourcenmanagementschichten.
- Je nach Ihren Interessen und Ihrem Hintergrund kann sich Ihre Arbeit stärker auf Systemengineering, Systemforschung oder eine Kombination aus beidem konzentrieren.
Was wir suchen:
- Wir suchen Ingenieure oder Wissenschaftler, die gerne tief im Stack arbeiten und die Infrastruktur entwerfen und bauen, die großangelegte Datenverarbeitungssysteme antreibt.
- Sie sind vertraut mit Abfrageausführungsplänen, verteiltem Scheduling, Ressourcenmanagement und Systemleistung.
- Sie haben Interesse daran, zu verstehen, wie komplexe Systeme im großen Maßstab funktionieren und diese zu verbessern.
- Sie sind neugierig darauf, wie moderne Arbeitslasten – einschließlich multimodaler Datenverarbeitung und agentenbasierter Workflows – die Architektur und das Verhalten von Datensystemen der nächsten Generation beeinflussen sollten.
Mindestens erforderliche Qualifikationen:
- Master-Abschluss in Informatik, verteilten Systemen, Datenbanken oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige Berufserfahrung.
- Starke Erfahrung im Aufbau verteilter Systeme oder großangelegter Infrastruktursoftware.
- Ausgezeichnete Programmierkenntnisse in C++, Java oder Scala.
- Erfahrung mit großangelegten Datenverarbeitungsframeworks oder Abfrageengines (z.B. Spark, Presto/Trino, Flink).
- Erfahrung im Entwerfen oder Anwenden von Optimierungstechniken für komplexe Systeme unter Verwendung analytischer Methoden, Heuristiken oder maschinellem Lernen.
Bevorzugte Qualifikationen:
- Erfahrung mit Abfrageengines, Abfrageoptimierern oder Ausführungsumgebungen.
- Erfahrung im Aufbau verteilter Scheduler oder Ressourcenmanager.
- Vertrautheit mit serverlosen oder elastischen Compute-Architekturen.
- Erfahrung mit spaltenbasierten Datenformaten und Tabellenformaten (Parquet, Arrow, Iceberg).
- Erfahrung in der Mitwirkung an großen Open-Source-Systemen.
- Interesse an der Anwendung von ML- oder analytischen Modellen zur Verbesserung der Systemleistung (z.B. Kostenmodelle, Scheduling-Richtlinien).
- Erfahrung mit Hardwarebeschleunigung für die Datenverarbeitung, wie GPUs, vektorisierte Ausführung, SIMD oder spezialisierte Beschleuniger.
- Ein Doktortitel in Informatik oder einem verwandten Bereich ist von Vorteil.
Warum Sie zu uns kommen sollten:
- Arbeiten Sie an Systemen, die in Produkten und Open-Source-Projekten verwendet werden.
- Zusammenarbeit mit einem globalen Team in Europa, Afrika, den USA und Indien.
- Beeinflussen Sie die Architektur von Datensystemen der nächsten Generation.
- Zugang zu realen Arbeitslasten und modernster Infrastruktur.
Diversität:
IBM setzt sich für Vielfalt am Arbeitsplatz ein. Bei uns finden Sie ein offenes, multikulturelles Umfeld. Hervorragende flexible Arbeitsbedingungen ermöglichen es allen Geschlechtern, das gewünschte Gleichgewicht zwischen beruflicher Entwicklung und persönlichem Leben zu finden.
Research Engineers / Research Scientists Arbeitgeber: Myjob
MediPersonal ist ein hervorragender Arbeitgeber in der Region Mels, der Ihnen als Allgemeinarzt eine unbefristete Festanstellung mit einem fairen Lohn nach Tarif bietet. Unsere persönliche Begleitung während des gesamten Bewerbungsprozesses und die Möglichkeit zur beruflichen Weiterbildung durch Temptraining zeigen unser Engagement für Ihre Karriere. Zudem profitieren Sie von einem herzlichen Team und einer attraktiven Arbeitsumgebung, die Ihnen viel Abwechslung und Verantwortung bietet.
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Research Engineers / Research Scientists 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 Myjob
Gehe auf die Karriere-Seite von Myjob 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 Research Engineers / Research Scientists 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 Myjob 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 Myjob arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Myjob 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 Myjob 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.
