Rolex Praktikant/in, Embedding-Optimierung für LLM-basierte Dokumentsuche
- Standort
- GenevaGenevaSwitzerland
- Abteilung
- IT & Technology Systems
- Branche
- Fine Watches & Horology
- Veröffentlicht
- 15. Sept. 2026
Über Rolex
Rolex gilt als Maßstab schweizerischer Uhrmacherkunst und ist für Präzision, zeitloses Design und kompromisslose Handwerkskunst bekannt. Als Arbeitgeber bietet die Maison eine Kultur, die von Meisterschaft, Diskretion und langfristigem Engagement geprägt ist und in der Ingenieure, Kunsthandwerker, Designer und Spezialisten aus den Unternehmensfunktionen zu Produkten beitragen, die Generationen überdauern sollen. Ihr in Genf verwurzeltes Erbe verbindet sich mit einer globalen Perspektive, strengen Standards und bedeutenden Investitionen in Ausbildung, Innovation und verantwortungsbewusste Exzellenz. Mitarbeitende werden Teil einer Institution, die technische Tiefe, kooperative Disziplin und größte Sorgfalt im Detail schätzt und die Möglichkeit bietet, sich innerhalb einer der angesehensten Luxusmarken der Welt weiterzuentwickeln.
Rolex sucht einen Praktikanten in Genf zur Optimierung von Embedding-Strategien für LLM-basierte Dokumentabfrufsysteme; praktische KI-Forschungsrolle.
Aufgaben und Verantwortung
- Umfassende Literaturrecherche zu semantischen Embedding-Ansätzen und RAG (Retrieval-Augmented Generation) Architekturen für unternehmensweite Dokumentensuche durchführen
- Vorhandene Anwendungsfälle, verfügbare Datensätze und derzeit eingesetzte Indexierungsstrategien analysieren
- Einen vergleichenden Evaluierungsrahmen für Embedding-Lösungen entwerfen und implementieren
- Die Modellanpassung und Feinabstimmung auf spezialisierten Korpora untersuchen, um die Suchqualität zu verbessern
- Ein Kostenleistungs-Evaluierungsrahmen entwickeln und die Interpretierbarkeit der generierten Repräsentationen analysieren
Qualifikationen
- Derzeit in einem Master-Programm in Data Science, Robotik oder einem äquivalenten Bereich eingeschrieben
- Kompetenz in grundlegenden Data-Science-Tools: Python, NumPy, Pandas, PyTorch oder TensorFlow
- Solide Grundlagen in Deep Learning und Natural Language Processing (NLP)
- Erfahrung mit Transformer-Architekturen und Sprachmodellen
- Nachgewiesene analytische Sorgfalt und Fähigkeit zur autonomen Problemlösung
Kompetenzen
Erfahrung
Erwartete grundlegende Kenntnisse in Machine Learning, Deep Learning und NLP-Methodologien; praktische Erfahrung mit Python-basierten Data-Science-Workflows und Machine-Learning-Frameworks ist erforderlich.
Ausbildung
Derzeit in einem Master-Programm in Data Science, Robotik oder einem gleichwertigen fortgeschrittenen Studienbereich eingeschrieben oder diesen abschließend.
Arbeitsumfeld
Der Arbeitsort ist Geneva, Geneva, Switzerland.
Unternehmenskultur
Rolex fördert eine Arbeitsplatzkultur, die von Präzision, Exzellenz und einem tiefen Respekt vor handwerklichem Können geprägt ist. Als Arbeitgeber bietet das Unternehmen ein diszipliniertes und zugleich kooperatives Umfeld, in dem langfristiges Denken, kontinuierliche Verbesserung und Liebe zum Detail jeden Aspekt der Arbeit leiten.
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
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 Rolex 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 «Machine Learning Research Intern», «AI Research Intern, Language Models», «Data Science Intern, NLP Systems», «LLM Research Associate» und weiteren Varianten. Unsere ausgefeilte Suchtechnologie berücksichtigt diese Varianten, sodass Anfragen mit verwandten Begriffen zuverlässig genau die Positionen liefern, die Sie suchen.