Daten & AI · Rolle
ML / AI Engineer Jobs in der Schweiz
ML- und AI-Engineers bringen Machine-Learning-Modelle von der Idee in den produktiven Betrieb. Sie verbinden Data Science mit Software-Engineering und sorgen dafür, dass Modelle in der Schweiz zuverlässig, skalierbar und compliant laufen.Aktuell sind auf itboard.ch 22 offene Stellen als ML / AI Engineer ausgeschrieben, verteilt auf 11 Arbeitgeber. Gesucht wird vor allem in Zürich, Lausanne und Genf. In den Inseraten besonders gefragt: Python, Machine Learning und TypeScript. Das mittlere Brutto-Jahresgehalt liegt bei CHF 112’000. 73% der Inserate bieten Remote- oder Hybrid-Arbeit.22
offene Stellen
CHF 112’000
Median-Gehalt
11
Arbeitgeber
73%
Remote/Hybrid-Anteil
Gefragte Skills
aus 22 InseratenJobs nach Stadt
Gehaltsband
Junior85’000
Median112’000
Senior140’000
Brutto-Jahresgehalt (CHF), SchweizGehaltsreport →
Aktuelle ML / AI Engineer Jobs
22 StellenWorking Student – Junior Machine Learning Engineer
HybridBank Julius Bär · Zürich · 60–100%
Senior Fullstack Software Engineer - Product Recommendations (w/m/d)
HybridDigitec Galaxus AG · Zürich · 80–100%
Professional Process Automation & AI Engineer (Financial Services)
HybridVZ VermögensZentrum · Zürich · 80–100%
Professional Process Automation & AI Engineer (Financial Services)
HybridVZ VermögensZentrum · Zürich · 80–100%
Postdoc position in Gen AI
Vor OrtÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) · Lausanne · 100%
Postdoctoral Positions in Computational Neuroscience & AI
Vor OrtÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) · Genf · 100%
Postdoc in ML-Based Co-Design at EPFL
Vor OrtÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) · Lausanne · 100%
PostDoc Position at EPFL on Frontier Artificial Intelligence Research
Vor OrtÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) · Lausanne · 100%
Postdoc position in 3D Computer Vision, remote sensing
HybridÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) · Lausanne · 100%
Postdoctoral Position in Computational Genomics, Machine Learning & Single Cell Biology
Vor OrtÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) · Lausanne · 100%
Postdoctoral researcher position at EPFL - AI for Science (Health, Biology)
HybridÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) · Lausanne · 100%
Senior AI Solutions Enablement Engineer
HybridAxpo Holding AG · Baden · 80–100%
Senior AI Engineer – Pro-Code & Agentic Solutions, Microsoft AI Foundry
HybridVontobel · Zürich · 80–100%
Product Owner - Search (f/m/d)
HybridDigitec Galaxus AG · Zürich · 80–100%
AI Agents Solutions Architect - Finance
RemoteKraken · Zürich · 100%
AI Agents Solutions Architect - HR
RemoteKraken · Zürich · 80–100%
AI Agents Solutions Architect - Compliance
RemoteKraken · Zürich · 80–100%
Principal Data Consultant
HybridZühlke Engineering AG · Zürich · 80–100%
Senior Data / AI Engineer
HybridAlpian SA · Genf · 80–100%
Consultant / Senior Consultant - Deal Advisory - Deal Tech
HybridKPMG AG · Zürich · 100%
Site Reliability Engineer - AI Agents
RemoteKraken · Zürich · 100%
Software Engineer (Founding Team)
Vor OrtManufact · Zürich · 100%
Verwandte Rollen
Was macht ein ML / AI Engineer?
Der Arbeitsalltag dreht sich um den gesamten Lebenszyklus eines Modells. Dazu gehören das Aufbereiten von Trainingsdaten, das Entwickeln von Feature-Pipelines, das Trainieren und Evaluieren von Modellen sowie das anschliessende Deployment als API oder Batch-Service. Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und scikit-learn gehören ebenso zum Werkzeugkasten wie Python und SQL.Ein wachsender Teil der Rolle ist MLOps. ML-Engineers automatisieren Training und Deployment über CI/CD, überwachen Modelle im Betrieb auf Drift und Qualität und betreiben die nötige Cloud-Infrastruktur auf GCP, AWS oder Azure. Damit grenzt sich die Rolle klar vom reinen Data Scientist ab, der stärker auf Analyse und Modellierung fokussiert.In der Schweiz treibt vor allem die Integration generativer AI die Nachfrage. Banken, Pharma- und Industrieunternehmen sowie Tech-Firmen suchen Engineers, die Large Language Models, Retrieval-Systeme und klassische Prognosemodelle sicher in bestehende Produkte und Prozesse einbinden.
Einstieg und Karriere
Der Weg in die Rolle führt selten direkt über den Berufseinstieg. Die meisten ML-Engineers starten in der Softwareentwicklung oder im Data Engineering und spezialisieren sich mit Projekten, Weiterbildungen oder einem Master in Data Science oder Machine Learning. Praktische Erfahrung zählt dabei mehr als jedes Zertifikat: Wer eigene Modelle trainiert, deployt und im Betrieb überwacht hat, bringt genau das mit, was Inserate verlangen.Mit einigen Jahren Erfahrung öffnen sich mehrere Richtungen: die technische Vertiefung als Senior oder Staff Engineer, die Plattformseite mit Fokus auf MLOps und ML-Infrastruktur oder die Architekturrolle, die AI-Lösungen über mehrere Teams hinweg verantwortet. Auch der Wechsel Richtung Data Engineering oder klassisches Software Engineering bleibt jederzeit möglich, weil sich die Werkzeuge stark überschneiden.
Häufige Fragen zu ML / AI Engineer
Was verdient ein ML / AI Engineer in der Schweiz?
ML- und AI-Engineering gehört zu den bestbezahlten IT-Feldern. Mid-Level-Gehälter liegen häufig zwischen CHF 110’000 und 135’000, Senior- und Spezialistenrollen erreichen 150’000 und mehr.
Was unterscheidet einen ML Engineer von einem Data Scientist?
Data Scientists fokussieren auf Analyse, Statistik und Modellierung. ML-Engineers verantworten das produktive Deployment, die Skalierung, das Monitoring und den Betrieb der Modelle. In kleineren Teams fliessen beide Rollen ineinander.
Welche Skills braucht ein ML / AI Engineer?
Solide Python-Kenntnisse, ein gutes Verständnis von SQL und Datenpipelines, Erfahrung mit einem ML-Framework wie PyTorch oder TensorFlow sowie MLOps-Tooling und eine Cloud-Plattform wie GCP, AWS oder Azure.
Braucht man einen Master oder ein Doktorat?
Für forschungsnahe Rollen sind höhere Abschlüsse von Vorteil. Viele produktorientierte Stellen setzen aber vor allem praktische Erfahrung mit dem Bauen und Betreiben von ML-Systemen voraus.
Wo gibt es die meisten ML-Jobs in der Schweiz?
Die meisten Stellen konzentrieren sich auf den Raum Zürich, gefolgt von Lausanne, Genf und Zug, oft im Umfeld von Banken, Pharma, Forschung und Tech-Unternehmen.