梅特勒托利多
Data Scientist
Data Scientist
发布于 6 个月前普通员工/个人贡献者
Nänikon, Kanton Zürich, 瑞士
中级经验
全职员工
混合式弹性办公
硕士
数据分析与科学
人工智能
制药行业
化学行业
原型开发
数据科学
机器学习
跨职能协作
项目管理
AI 估算 · 60k–90k
该职位要求硕士或博士学历及扎实的AI/ML技能，在瑞士的跨国企业工作，薪资竞争力强，反映了对高端技术人才的市场需求。
职位详情
关于这个职位
这是一个在梅特勒托利多AutoChem业务单元的Data Scientist职位，专注于为制药和化学行业开发先进的分析与软件解决方案
你将负责探索和原型化新的数据科学与机器学习方法，并与产品管理、客户及软件开发团队合作，将这些创新整合到产品中，将复杂数据转化为清晰的洞察
最低要求
拥有数据科学或密切相关领域（如物理学或软件科学）的硕士或博士学位
在数据科学、人工智能和机器学习方面有扎实的背景，最好有一些工业经验
精通软件开发，特别是Python，并有数据处理和相关技术工具的经验
具备主动性和亲力亲为的态度，能够快速进行原型设计和解决问题
优秀的英语沟通能力
德语是加分项但不是必须
有能力并愿意在全球、跨职能的团队环境中工作，包括偶尔前往都柏林（爱尔兰）和哥伦比亚（美国）等地出差
工作职责
负责评估新的数据科学技术并快速开发原型以推动创新
与产品管理、客户和软件开发团队合作，完善AI/机器学习解决方案并将其集成到产品中
领导和协调数据科学项目的各个阶段，确保与产品需求保持一致并按时达成里程碑
收集市场和用户反馈，以定制满足实际需求的解决方案
开发、测试和验证原型，并在整个技术开发生命周期中保持参与
彻底记录项目，并为新产品开发与导入（NPDI）流程准备交接
优先资格
拥有工业经验是优先考虑的
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：在全球领先的精密仪器公司工作，接触前沿的工业AI应用场景和真实的行业数据
- 技能发展：有机会将数据科学从原型推向实际产品，获得端到端的项目经验
- 福利与文化：公司提供灵活的工作模式、培训机会和具有竞争力的福利待遇
- 领域深度：需要理解制药/化学行业的特定流程和数据，技术应用需紧密结合领域知识
- 协作复杂度：需要在产品、开发和客户等多个团队间协调，对沟通和项目管理能力要求高
- 适合拥有扎实数据科学背景，并希望将AI/ML技术应用于解决工业界实际问题，且享受在跨职能团队中推动产品创新的求职者
缺点 / 挑战
- 创新压力：角色要求快速原型和推动创新，需要持续学习并应对技术不确定性
角色解读
- 技术专家路径：深耕AI/ML在科学仪器和制药领域的应用，成为领域内的资深科学家或架构师
- 技术管理路径：从项目协调转向领导数据科学团队或产品线，负责技术战略和团队管理
- 探索和原型化新的数据科学与机器学习方法，以推动产品创新
- 与产品管理和软件开发团队紧密合作，将AI/ML解决方案集成到面向制药和化学行业的软件产品中
- 领导数据科学项目，从概念验证到产品集成，确保项目与业务目标一致
- 扎实的数据科学、机器学习和人工智能理论基础与实践经验
- 熟练的Python编程能力，以及数据处理和建模相关技术栈
- 出色的沟通与协作能力，能够在跨职能的全球团队中有效工作
申请策略
- 在申请前，研究梅特勒托利多和其AutoChem业务单元的产品与市场，理解其技术挑战
- 准备好讨论你如何将数据科学方法应用于解决非互联网领域的实际问题
- 重点突出与数据科学、机器学习相关的学位、课程或研究项目
- 详细描述使用Python进行数据处理、建模或原型开发的项目经验，尤其是工业或应用型项目
- 展示在跨团队协作项目中的角色和贡献，体现沟通与项目管理能力
- 如有制药、化学或相关科学领域的背景或项目经验，应明确强调
- 深化对机器学习在流程工业或科学数据分析中应用的理解，可以学习相关案例
- 加强Python在数据工程和模型部署方面的实践，熟悉相关库和工具链
面试指南
- 使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）来结构化你的项目经验回答，突出你的具体贡献和技术选择
- 在回答协作类问题时，强调沟通、理解业务需求以及寻找技术可行性与产品目标之间平衡点的能力
- 对于趋势或看法类问题，结合你对行业和技术发展的了解，提出有依据的见解，并联系到该职位的潜在影响
- 请描述一个你从零开始构建机器学习模型来解决实际问题的项目
- 你如何与产品经理或软件工程师合作，将一个数据科学原型转化为产品功能？
- 在处理不完整或嘈杂的工业数据时，你通常采取哪些步骤进行数据清洗和特征工程？
- 请举例说明你如何向非技术背景的同事或客户解释一个复杂的技术概念
- 你如何看待AI/ML在制药或化学研发领域的未来趋势？
职位点评
Watch Jobs