Chanel Data Science Praktikant

Abteilung
Research, Innovation & Product Development
Branche
Fine Watches & Horology
Veröffentlicht
9. Sept. 2026

Über Chanel

Chanel zählt zu den meistverehrten Luxushäusern der Welt, gegründet von Gabrielle Chanel und geprägt von einer bleibenden Vision von Eleganz, Freiheit und Modernität. Als Arbeitgeber vereint das Haus Métiers von Haute Couture, Mode und Lederwaren bis hin zu Duft, Beauty, Uhren und Fine Jewelry und bietet Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern die Möglichkeit, zu einem Vermächtnis beizutragen, das von außergewöhnlicher Handwerkskunst und kreativer Kühnheit bestimmt ist. Chanel schätzt Exzellenz, Diskretion, Zusammenarbeit und langfristige Entwicklung und fördert ein Umfeld, in dem Talente gepflegt werden und das Erbe für zeitgenössische Kundinnen und Kunden immer wieder neu interpretiert wird. Die Teams verbindet das Bekenntnis zu Qualität, Innovation und zum zeitlosen Geist der Marke.

Chanel Uhren- und Schmuck-Data-Science-Praktikant in Genf, Schweiz – KI-/ML-Lösungen über den gesamten Projektlebenszyklus entwickeln.

Aufgaben und Verantwortung

  • Teilnahme am gesamten Lebenszyklus von KI/ML-Projekten, von der Problemdefinition und explorativen Datenanalyse bis zur Modellentwicklung und Produktionsbereitstellung
  • Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen und Deep Learning mit Python und Frameworks wie PyTorch, Scikit-Learn und YOLO, mit Einblicken in RAG-Architekturen und Anwendungen generativer KI
  • Mitarbeit an fortgeschrittenen Computer-Vision-Projekten mit modernen Deep-Learning-Architekturen, Siamese-Netzwerken und Techniken zur Generierung synthetischer Daten
  • Beitrag zu Forecasting-, statistischen Modellierungs- und Entscheidungsunterstützungssystemen, die dazu ausgelegt sind, operative Phänomene vorauszusehen und die Entscheidungsfindung zu verbessern
  • Erkundung von Operationsforschungs- und mathematischen Optimierungsansätzen zur Lösung komplexer Probleme bei Ressourcenallokation, Planung und industrieller Beschaffung
  • Implementierung von Modellen in produktiven Cloud-Umgebungen (Azure und Databricks) nach modernen Software-Engineering-Praktiken, CI/CD und MLOps-Prinzipien
  • Sicherung der Code-Qualität und Reproduzierbarkeit durch Git, Docker und Einhaltung von DevOps-Best-Practices

Qualifikationen

  • Derzeit im Abschlussjahr des Studiums in angewandter Mathematik, Informatik, künstlicher Intelligenz, Data Science oder einem gleichwertigen Bereich
  • Nachgewiesene Kenntnisse in Python mit starken Grundlagen in Statistik, maschinellem Lernen und Softwareentwicklung
  • Solides Verständnis von Datenstrukturen, Algorithmen und Software-Engineering-Prinzipien
  • Fähigkeit, unabhängig an offenen Problemen zu arbeiten und theoretische Konzepte in praktische Anwendungen umzusetzen

Kompetenzen

Python PyTorch Scikit-Learn YOLO Langchain Deep Learning Machine Learning Computer Vision LLM (Large Language Models) RAG (Retrieval-Augmented Generation) Statistical modeling Operational research Mathematical optimization Git Docker CI/CD Azure Databricks MLOps DevOps Agile methodologies

Erfahrung

Vorgängige Kursarbeiten oder Projekte in maschinellem Lernen, Deep Learning, großen Sprachmodellen, Computer Vision, Operationsforschung oder Cloud Computing; Vertrautheit mit Versionskontrolle (Git), Containerisierung (Docker), Agile-Methodiken oder DevOps/MLOps-Praktiken ist von Vorteil; Nachweis von Neugier, Strenge und die Fähigkeit, innovative Lösungen für komplexe Probleme vorzuschlagen

Ausbildung

Abschlussjahr des Studiums in angewandter Mathematik, Informatik, künstlicher Intelligenz, Data Science oder einem gleichwertigen Bereich. Das Praktikum muss von der Bildungseinrichtung formal vorgeschrieben sein und als Teil des Lehrplans durch akademische Kreditpunkte zum Studienabschluss beitragen.

Arbeitsumfeld

Diese Position hat ihren Sitz in Geneva, Geneva, Switzerland.

Unternehmenskultur

Chanel pflegt eine Kultur zeitloser Kreativität, anspruchsvollster Handwerkskunst und stiller Exzellenz, in der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter ermutigt werden, das Erbe des Hauses zu bewahren und zugleich zu seiner fortwährenden Innovation beizutragen. Das Arbeitsumfeld ist kultiviert, kollaborativ und der Qualität in besonderem Maße verpflichtet; es bietet Fachkräften die Möglichkeit, innerhalb einer weltweit angesehenen Maison zu wachsen, die Diskretion, Kunstfertigkeit und eine langfristige Vision schätzt.

Über Cerulean

Cerulean ist das maßgebliche Karriereportal für die weltweite Luxusbranche. Wir bringen außergewöhnliche Fachkräfte mit exklusiven Chancen bei den prestigeträchtigsten Marken der Welt zusammen. Von der Haute Couture und der feinen Uhrmacherkunst über Prestige Beauty und Hotellerie bis zum Boutique-Retail bündelt Cerulean die Stellenangebote des Luxus, damit Sie die Karriere finden, für die Sie bestimmt sind.

Häufige Fragen

A.

Die Luxusbranche zeichnet sich durch eine vielfältige und nuancierte Nomenklatur aus. Renommierte Häuser pflegen häufig ihre eigene Terminologie, und selbst innerhalb eines einzelnen Unternehmens wie Chanel können die Bezeichnungen von Markt zu Markt variieren, um lokalen Gepflogenheiten zu entsprechen. Um vollständige Klarheit zu schaffen, vergibt Cerulean für jede Anzeige einen standardisierten, branchenüblichen Referenztitel. Diese Position ist gleichwohl funktional gleichbedeutend mit «AI Research Intern», «Machine Learning Intern», «AI Development Intern», «Data Science Trainee» und weiteren Varianten. Unsere ausgefeilte Suchtechnologie berücksichtigt diese Varianten, sodass Anfragen mit verwandten Begriffen zuverlässig genau die Positionen liefern, die Sie suchen.

Chanel

Chanel Data Science Praktikant

Geneva, Switzerland

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