Data- und KI-Stellen in der Schweiz: Tätigkeiten und Standorte
Data Engineering, Data Science, Machine Learning und AI Engineering überschneiden sich. Diese datierte Bestandsaufnahme zeigt beobachtete Stellentitel und hilft dir, einen passenden Ausgangspunkt für die Suche zu wählen.
Was diese Bestandsaufnahme umfasst
Wir haben die öffentlichen Data-, KI- und Pharma-Auswahlen von Panta seitenweise mit 25 Datensätzen pro Anfrage abgerufen. Kanonische Job-IDs wurden über die Abfragen hinweg dedupliziert. Die folgenden Tabellen betrachten vier technische Tätigkeitsfelder. Quellen und Index können sich zwischen Anfragen ändern. Dies ist eine Beobachtung über einen Zeitraum, keine gleichzeitige Datenbankaufnahme und keine Erhebung des gesamten Schweizer Arbeitsmarkts.
Kanonische Datensätze: 192. Arbeitgeber-IDs: 115.
| Auswahl | Einträge |
|---|---|
| data | 96 |
| ai | 69 |
| pharma | 42 |
Vier Tätigkeitsfelder vergleichen
Data Engineering umfasst Titel zu Pipelines, Plattformen und Analytics Engineering. Data Science umfasst ausdrücklich benannte wissenschaftliche Tätigkeiten, Praktika und Führungsaufgaben. Machine Learning schliesst Engineering und akademische Arbeit ein. AI Engineering verlangt eine entsprechende Entwicklungs- oder Architekturbezeichnung. Vergleiche die tatsächlichen Aufgaben, bevor du zwei Titel gleichsetzt.
| Tätigkeitsfeld | Einträge | Firmen-IDs | Aktuell |
|---|---|---|---|
| Data Engineering | 28 | 26 | 28 |
| Data Science | 30 | 24 | 30 |
| Machine Learning | 22 | 17 | 21 |
| AI Engineering | 22 | 20 | 22 |
Ein Datensatz kann mehreren Feldern angehören. Die Zeilen dürfen deshalb nicht als Anzahl unterschiedlicher Vakanzen addiert werden. Kanonische IDs können weiterhin dieselbe reale Ausschreibung abbilden. Arbeitgeberzahlen beziehen sich auf erfasste Identitäten.
Wo Quellenbelege eine kantonale Ansicht ermöglichen
Die kantonalen Abfragen verwenden passende Schweizer Quellenbeobachtungen, nicht den Firmensitz oder eine Vermutung anhand eines Städtenamens. Sie umfassen den gesamten Kanton. Ein Inserat kann mehrere Arbeitsorte nennen. Basel-Stadt umfasst Basel-Landschaft nicht.
| Kantonale Auswahl | Einträge | Firmen-IDs |
|---|---|---|
| Data Engineering: Stellen im Kanton Zürich | 13 | 11 |
| Data Engineering: Stellen im Kanton Genf | 4 | 4 |
| Data Science: Stellen im Kanton Basel-Stadt | 6 | 5 |
Datensätze ohne kanonischen Kanton: 51 / 192. Ein fehlendes Kantonsfeld belegt nicht, dass ein lokaler Arbeitsplatz fehlt. Eine passende Quellenbeobachtung kann genauere Ortsbelege liefern als das kanonische Feld. Kantonale Ergebnisse lassen sich deshalb nicht allein durch Filtern der Kantonsspalte im Download nachbilden.
Was diese Zahlen nicht aussagen
Die Zahlen messen weder Marktnachfrage, Suchvolumen, Bewerbungen, Einstellungserfolg noch vollständige Abdeckung. «Aktuell» beschreibt die Erfassungsmetadaten zum Beobachtungszeitpunkt, keine unabhängige Bestätigung offener Bewerbungen. Die Inseratsprache belegt keine Arbeitssprache. Löhne und sprachliche Zulässigkeit wurden nicht geschätzt.
5. November: separate Qualitätsprüfung von Stellenseiten
Diese zusätzliche Gelegenheitsstichprobe umfasst 32 Stellen aus sechs beobachteten Quellen-/Ortsgruppen. Sie ist von den Tabellen vom 4. November getrennt: Zähle die Werte nicht zusammen und leite daraus keine nationale Schätzung ab.
| Statische Beobachtung in dieser 32er-Stichprobe | Datensätze oder Zielseiten |
|---|---|
| Panta-Datensätze mit nicht leerer Beschreibung | 32 |
| Panta-Seiten mit lokalem JobPosting-Markup | 6 |
| Seiten ohne Markup gemäss geprüfter lokaler Regel | 26 |
| Arbeitgeberseiten mit inseratähnlichem Text und Bewerbungssteuerung; Annahme ungeprüft | 9 |
| Zielseiten mit zu wenig Inserattext oder nur einem Grundgerüst; Browserprüfung nötig | 23 |
Drei begrenzte Abfragen der jeweils ersten Seite lieferten den Pool; die IDs standen vor der Prüfung fest. Es gab 118 GET-Erfassungen, darunter 19 reine HTML-Anfragen zur Korrektur einer anfänglichen JSON-Aushandlung. Die ursprünglichen Beobachtungen blieben erhalten. HTTP 200 oder eine Bewerbungsschaltfläche bestätigen keinen funktionierenden Bewerbungsablauf.
Die Stichprobe bevorzugt kürzlich beobachtete Quellen und enthält keinen inaktiven Fall und keinen Fall ohne Beschreibung. Fehlendes Markup entsprach Orts-/Stadtregeln und weiteren lokalen Ausschlüssen, keiner Ablehnung durch Google. Dies ist weder ein Verfügbarkeitstest noch eine Google-Schemafreigabe und belegt keine persönliche Eignung.
Separate Qualitätsübersicht und Erfassungs-Hashes herunterladen. Die Übersicht enthält Hashes für Stichprobe und Erfassungen, Methode und Grenzen; keine Kontoprotokolle oder vollständigen Stellenbeschreibungen.
Echtheit und Aktualität einer Stelle prüfen · Aktuelle Stellen ansehen
Die Suche mit der Bestandsaufnahme eingrenzen
Beginne mit dem Tätigkeitsfeld, das zur gewünschten Arbeit passt. Vergleiche Aufgaben, Arbeitsort, Pensum und Qualifikationen in einigen Originalinseraten. Öffne danach die laufende Stellenauswahl für aktuelle Beobachtungen. Die Datensätze dieser Untersuchung sind historische Belege.
Belege prüfen und die Beobachtung wiederholen
Die Datei enthält Anfrage-URLs, Snapshot-Zeitpunkte des Servers, kanonische IDs, Zuordnungen und Quellenlinks. Wiederhole die öffentlichen Anfragen mit limit=25 und folge next_offset, bis has_more den Wert false hat. Aktualisierungen können andere Ergebnisse liefern. Beschreibungen und Bewerberdaten sind nicht enthalten.
Datierte Belege als JSON herunterladen · Einstieg in die öffentliche API
Beispiele für Quelleninserate aus der Erfassung
Die Links dokumentieren die Erfassung. Bewerbungen sind möglicherweise nicht mehr möglich.