Auf einen Blick
- Aufgaben: Berate Führungskräfte und entwickle datenbasierte Lösungen für innovative Produkte.
- Unternehmen: NZZ, eines der führenden Medienunternehmen in der Schweiz.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice, 5 Wochen Ferien und ein modernes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Zentrale Lage in Zürich mit Blick auf das Opernhaus und den See.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenwissenschaft und mache echten Einfluss auf unsere Produkte.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in einem quantitativen Fachgebiet und 5-7 Jahre Erfahrung im Data-Bereich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 CHF pro Jahr.
Die NZZ gehört zu den bedeutendsten privaten Medienunternehmen der Schweiz. Wir konzentrieren uns auf qualitativ hochstehende, unabhängige Publizistik und vertreten eine liberale Weltanschauung. Mit unseren Produkten bieten wir unseren Nutzerinnen und Nutzern täglich Orientierung und Inspiration.
Data Science ist von zentraler Bedeutung für unsere Mission, datengestützte Entscheidungen zu treffen und innovative, datenbasierte Produkte zu entwickeln. Als erfahrener Data Generalist hast du eine erfolgreiche Erfolgsbilanz im Erzielen von Business Impact und Optimierungen durch den Einsatz von Data Mining und Machine-Learning-Techniken vor und unterstützt unser Team per 1. September 2026 oder nach Vereinbarung.
Deine Aufgaben
- Beratung von Führungskräften und fachbereichsübergreifenden Stakeholdern bei der Definition von ML-Roadmaps, Machbarkeitsanalysen und der Übersetzung von Geschäftszielen in konkrete datengetriebene Initiativen.
- Konzeption, Implementierung und kontinuierliche Optimierung datengetriebener Lösungen zur Unterstützung der Zielgruppensegmentierung, des Commercial Funnels und der User Journey.
- Aufbau, Pflege und Optimierung stabiler Daten Pipelines sowie performanter Datenmodelle unter Verwendung moderner Tools.
- End-to-End-Verantwortung für Machine-Learning-Modelle (Predictive & Prescriptive) – von der explorativen Datenanalyse und dem Prototyping bis hin zu Deployment, Monitoring und CI/CD (z.B. via GCP Vertex AI).
- Versuchsplanung, Begleitung und Auswertung von komplexen A/B-Tests, Optimierung von Paywall- und Registrierungs-Abläufen sowie Aufbereitung aussagekräftiger Dashboards zur Fortschrittsmessung.
- Etablierung und Förderung moderner Standards in den Bereichen Code-Qualität, Versionierung, Reproduzierbarkeit und agiler Projektmethoden (z.B. Kanban/Scrum) innerhalb des Data-Szenarios.
Dein Profil
- Master-Abschluss in Mathematik, Statistik, Informatik oder einem anderen quantitativen Fachgebiet.
- Mindestens 5 - 7 Jahre nachweisbare Berufserfahrung im Data-Bereich sowie fundierte Kenntnisse in allen drei Kernbereichen der Datenlandschaft:
- Data Science: Machine Learning (Predictive & Prescriptive) sowie fundierte Statistikkenntnisse.
- Data Engineering: Datenmodellierung, Aufbau von Datenpipelines und praktische Erfahrung mit modernen Transformationstools.
- Data Analytics: KPI-Definition, Datenvisualisierung und Dashboard-Entwicklung.
- Ausgezeichnetes Verständnis für Versuchsplanung, A/B-Testing, RCTs (Randomized Controlled Trials) und die datengetriebene Optimierung von Commercial Funnels und User Journeys.
- Praktische Erfahrung mit der Google Cloud Platform (GCP), vorzugsweise Vertex AI, BigQuery sowie modernen CI/CD- und Orchestrierungs-Werkzeugen.
- Exzellente Programmierkenntnisse in Python und SQL.
- Erfahrung mit der User Journey und kommerziellen Trichtern (Commercial Funnels); Erfahrung mit Paywall-, Registrierungs- und Abonnementmodellen ist sehr willkommen.
- Gute Kommunikationsfähigkeit in Englisch und Deutsch (mind. Niveau B) und die Fähigkeit zur funktionsübergreifenden, effektiven Zusammenarbeit mit technischen und nichttechnischen Stakeholdern.
- Unternehmerische Denkweise und eine ausgeprägte "Can-Do?-Mentalität", geprägt von hoher Eigeninitiative und einer pragmatischen, lösungsorientierten Arbeitsweise.
Unser Angebot
- In dieser Funktion bist du eine wichtige Schnittstelle im Tribe Growth (Organisationseinheit Technologie) und unterstützt aktiv das Squad- und Tribe-Leadership bei der Entwicklung der strategischen Innovations-Roadmap.
- Du behältst eigenverantwortlich den technischen Gesamtüberblick über die Projekte und stellst die End-to-End-Qualität sowie das Lifecycle-Management unserer Machine-Learning-Lösungen und Datenprodukte sicher.
- Arbeitszeitgestaltung: Wir unterstützen die Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben mit modernen Arbeitsmodellen (flexible Arbeitszeiten bei einer 40-Stunden-Woche (100%), tw. Arbeit im Homeoffice, am Geburtstag frei, 5 Wochen Ferien mit der Option zum zusätzlichen Ferienkauf, etc.).
- Tolle Arbeitsumgebung: Unser Büro liegt zentral «am Bellevue» im Herzen von Zürich – mit Blick auf das Opernhaus und den See und in Gehdistanz zu diversen Restaurants und Einkaufsmöglichkeiten.
Data Generalist / Senior Data Scientist-Engineer (w/m) 80 - 100% in Zürich Arbeitgeber: NZZ
Die NZZ ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitenden eine anspruchsvolle und abwechslungsreiche Tätigkeit im Bereich Print-Produktmanagement bietet. Mit einem inspirierenden Arbeitsumfeld in zentraler Lage in Zürich, flexiblen Arbeitszeiten und vielfältigen Weiterbildungsmöglichkeiten fördert die NZZ nicht nur die berufliche Entwicklung, sondern auch die Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben. Hier hast du die Chance, innovative Ideen einzubringen und in einem engagierten Team zu wachsen.
Jobgipfel Expertenrat🤫
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✨Zuhause im Data-Science-Umfeld
Um im Data-Science-Bereich sichtbar zu werden, schau mal in lokale Meetups oder Hackathons rein. Da kannst du nicht nur dein Netzwerk erweitern, sondern auch spannende Projektideen sammeln und zeigen, was du drauf hast.
✨Online-Portfolios sind der Hit!
Erstelle ein Portfolio mit deinen besten Projekten, zum Beispiel auf GitHub oder über eine eigene Webseite. Zeig, an welchen Analyse-Projekten du gearbeitet hast, und überlege dir, praktische Anwendungsfälle zu zeigen, die deine Skills unterstreichen.
✨Verstärk dein Netzwerk mit LinkedIn
Folge wichtigen Persönlichkeiten im Data-Science-Bereich auf LinkedIn und beteilige dich an Diskussionen. Teilen von interessanten Inhalten und Insights kann deine Sichtbarkeit erhöhen und dich zu potenziellen Arbeitgebern bringen.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du eine Stelle wie Data Generalist / Senior Data Scientist-Engineer (w/m) 80 - 100% bei NZZ in Aussicht hast, bewirb dich direkt über unsere Website. Das zeigt Engagement und du könntest schneller eine Rückmeldung bekommen!
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Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Ladet eure Datenwissenschaft-Projects hoch!:Wir steh'n voll auf praktische Beispiele! Zeigt uns, was ihr draufhabt, indem ihr eure eigenen Projekte oder Kaggle-Wettbewerbe in euer Portfolio integriert. Das hilft uns, eure Fähigkeiten in der Datenanalyse, Programmierung und Machine Learning besser zu verstehen – und das ist genau das, was wir suchen!
Euer Lebenslauf? Klar und strukturiert!:Wenn ihr euren Lebenslauf erstellt, denkt daran, spezifische Skills zu betonen, die für Datenwissenschaft relevant sind – wie Programmierung in Python oder R, Statistik-Kenntnisse und Erfahrung mit Datenvisualisierungstools. Zeigt uns auch, welche Tools und Frameworks ihr bereits verwendet habt. Das macht einen echt guten Eindruck!
Motivationsschreiben – erklärt, warum ihr Datenwissenschaft liebt!:In eurem Motivationsschreiben solltet ihr uns nicht nur eure Erfahrungen und Skills vorstellen, sondern auch eure Begeisterung für Datenwissenschaft vermitteln. Was hat euer Interesse geweckt? Welche Projekte haben euch inspiriert? Das hilft uns, euch als Person besser kennenzulernen!
Anpassung ist der Schlüssel!:Passt eure Bewerbung an die spezifische Stelle bei NZZ an! Schaut euch genau an, welche Anforderungen im Stellenprofil stehen, und stellt sicher, dass ihr die relevanten Skills und Erfahrungen in eurer Bewerbung unbedingt erwähnt. Das zeigt, dass ihr wirklich interessiert seid und euch mit der Aufgabe auseinandergesetzt habt!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei NZZ vorbereitet
✨Mach Dich mit den Tools vertraut
Im Data Science-Bereich wird oft mit Tools wie Python, R oder SQL gearbeitet. Stell sicher, dass Du die Grundlagen und vielleicht sogar spezifische Bibliotheken wie Pandas oder scikit-learn gut beherrschst. Während des Interviews könnten technische Fragen dazu gestellt werden oder sogar Live-Coding-Tests.
✨Bereite Deine Projekte vor
Als Data Scientist hast Du wahrscheinlich an spannenden Projekten gearbeitet. Bereite Dich darauf vor, diese klar und strukturiert zu präsentieren. Erkläre den Prozess, die verwendeten Daten und die Ergebnisse. Kaum etwas ist überzeugender als ein gutes Projekt, das Deine Fähigkeiten lebendig zeigt!
✨Stell Fragen zur Unternehmenskultur
In einem Vollzeitjob ist die Unternehmenskultur extrem wichtig. Während des Interviews solltest Du Fragen stellen wie: ‚Wie wird Zusammenarbeit im Team gefördert?‘ oder ‚Gibt es Weiterbildungsangebote?‘ Das zeigt, dass Du nicht nur an der Technik interessiert bist, sondern auch daran, wie Du in das Team passt.
✨Simuliere Problemlösungen
Kleine Case Studies können Teil des Interviews sein, also sei bereit, ein Datenproblem zu lösen. Übe, wie Du an solche Probleme herangehen würdest. Zeig Deine Lösungsansätze und den Einsatz von Datenanalyse, um ihnen auf den Grund zu gehen - das ist ein zentraler Bestandteil Deiner zukünftigen Arbeit!
