Data Engineer & Scientist: ML, RAG & Data Platforms in Zürich

Data Engineer & Scientist: ML, RAG & Data Platforms in Zürich

Zürich Full Time 54000 - 66000 CHF / Jahr (geschätzt) Hybrid
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle Datenpipelines und KI-Modelle in einem dynamischen Umfeld.
  • Unternehmen: WEMF AG, führend in der Werbemedienforschung mit innovativer Kultur.
  • Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit vielen Entwicklungschancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und Leidenschaft für Technologie.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 66000 CHF pro Jahr.

Die WEMF AG für Werbemedienforschung sucht eine datenorientierte Fachkraft, die Datenpipelines, Modelle und Plattformen konzipiert, aufbaut und weiterentwickelt. Sie verbindet Technologie, Fachbereiche und Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger in einem hybriden Umfeld.

Sie arbeiten an KI-Systemen, RAG-Architekturen, Vektordatenbanken und MCP-basierten Setups, begleiten datengetriebene Projekte von der Idee bis zur Markteinführung und tragen zu hoher Qualität und Innovation bei.

Data Engineer & Scientist: ML, RAG & Data Platforms in Zürich Arbeitgeber: WEMF AG für Werbemedienforschung

Die WEMF AG bietet ein dynamisches Arbeitsumfeld, in dem Innovation und Teamarbeit im Mittelpunkt stehen. Unsere Mitarbeitenden profitieren von flexiblen Arbeitszeiten, kontinuierlichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einer offenen Unternehmenskultur, die Kreativität und Eigenverantwortung fördert. Als Teil eines engagierten Teams in der Medienanalyse haben Sie die Chance, an spannenden Projekten zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem zukunftsorientierten Bereich weiterzuentwickeln.

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Kontaktdaten:

WEMF AG für Werbemedienforschung Recruiting-Team

Jobgipfel Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer & Scientist: ML, RAG & Data Platforms in Zürich 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 WEMF AG für Werbemedienforschung

Gehe auf die Karriere-Seite von WEMF AG für Werbemedienforschung 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 Data Engineer & Scientist: ML, RAG & Data Platforms in Zürich mit Bravour zu bestehen

Datenpipelines
Modellentwicklung
Plattformdesign
Technologieintegration
KI-Systeme
RAG-Architekturen
Vektordatenbanken

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 WEMF AG für Werbemedienforschung 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 WEMF AG für Werbemedienforschung arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei WEMF AG für Werbemedienforschung 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 WEMF AG für Werbemedienforschung 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.