Senior ML Data Scientist - Wireless Sensing & Edge AI

Senior ML Data Scientist - Wireless Sensing & Edge AI

Full Time 94500 - 115500 CHF / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und optimiere ML-Modelle für drahtlose Personensensorik mit Radar und anderen Sensoren.
  • Unternehmen: Algorized, ein VC-finanziertes Deep-Tech-Unternehmen aus dem Silicon Valley.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Mentorship-Möglichkeiten und Karrierewachstum.
  • Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Projekten und forme die Zukunft der Sensortechnologie.
  • Qualifikationen: Erfahrung in maschinellem Lernen und Signalverarbeitung sowie Teamarbeit.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 94500 - 115500 CHF pro Jahr.

Algorized, ein VC-finanziertes Deep-Tech-Unternehmen aus dem Silicon Valley, sucht einen Senior ML Data Scientist in Etoy, Schweiz. Sie werden ML-Modelle für die drahtlose Personensensorik unter Verwendung von Radar und anderen Sensoren entwerfen, implementieren und verfeinern. Dabei arbeiten Sie eng mit den Teams für Datenwissenschaft, Software und MLOps zusammen, um robuste produktionsbereite Lösungen zu liefern.

Die Rolle legt Wert auf Experimentieren, fortgeschrittene Signalverarbeitung und die Anwendung von Zeitreihenmethoden auf reale Sensordaten, mit Mentoring-Verantwortlichkeiten.

Senior ML Data Scientist - Wireless Sensing & Edge AI Arbeitgeber: Algorized

Algorized ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Technologien im Bereich Wireless Sensing und Edge AI vorantreibt. Mit einem dynamischen Team in Etoy, Schweiz, bieten wir eine inspirierende Arbeitskultur, die Kreativität und Zusammenarbeit fördert. Unsere Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten sowie von einer flexiblen Arbeitsumgebung, die es ihnen ermöglicht, an bedeutenden Projekten zu arbeiten und ihre Fähigkeiten kontinuierlich zu erweitern.

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Kontaktdaten:

Algorized Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior ML Data Scientist - Wireless Sensing & Edge AI 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 Algorized

Gehe auf die Karriere-Seite von Algorized 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 ML Data Scientist - Wireless Sensing & Edge AI mit Bravour zu bestehen

Maschinenlernen (ML)
Datenwissenschaft
Signalverarbeitung
Zeitreihenanalyse
Radar- und Sensorsysteme
Zusammenarbeit im Team
MLOps

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

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Algorized 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 Algorized 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.