Machine Learning Jobs in Zürich: Wer 2026 KI-Fachleute sucht

Das Wichtigste in Kürze

Am 17. Oktober 2026 hatte unsere Seite 50 Zürcher Inserate, bei denen Arbeit mit KI, Machine Learning oder Daten die eigentliche Aufgabe ist. Google schaltete 12 davon, NVIDIA 5. Der Rest kam von KI-Labs und Start-ups, anderen Tech-Firmen, der ZKB und SIX, drei Personalvermittlern, einem forensischen Institut und der ETH Zürich. Kein einziges der 50 Inserate hatte «Machine Learning» oder «ML» im Titel.

Das sind Zählungen unserer eigenen Inserate, keine Erhebung des Zürcher Stellenmarkts. softwareengineerjobszurich.ch hatte bei unserer Zählung 293 aktive Software-Engineering-Stellen in der Stadt. Wir haben die 79 gelesen, die unsere Seite mit KI/ML oder Daten markiert hatte oder die eine Suche nach Machine Learning fand, und jene behalten, bei denen das Bauen, Trainieren, Ausrollen oder Betreiben von KI- und Datensystemen die Hauptarbeit ist. Ein gewöhnlicher Backend-Job bei einem KI-Start-up zählte nicht, ein Backend-Job an der Plattform, über die die Modelle laufen, schon. Manche Inserate sind Kopien voneinander: Vier Inserate von NVIDIA teilen sich einen Text, drei von Salesforce Titel und Text, eine Stelle bei Google DeepMind erscheint dreimal, und die zwei Inserate von LatticeFlow AI sind identisch. Die 50 Inserate stehen also für 42 verschiedene Ausschreibungen. Wer in Zürich allgemein Software Engineers einstellt, zeigt unsere Übersicht der Arbeitgeber.

Warum die Suche nach «Machine Learning Engineer» so wenig findet

Weil die Arbeitgeber den Begriff kaum verwenden. Keiner der 50 Titel enthält «ML» oder «Machine Learning»: 15 enthalten «AI», drei «Data» und die übrigen 32 keines dieser Wörter. Das Machine Learning steckt im Teamnamen oder im Text des Inserats, nicht im Titel.

Titel im Inserat	Worum es geht	Beispiel bei uns
Software Engineer, Senior oder Staff	Ein Produktteam, das Modelle ausliefert	Google, Gemini und Search
Member of Technical Staff	Engineering in einem KI-Lab, nahe an der Forschung	Odyssey, Jua
Research Engineer	Modelle trainieren und verbessern	Anthropic, Post-Training
Forward Deployed Engineer	KI-Systeme zusammen mit einem Kunden bauen	OpenAI, Salesforce
AI Engineer, AI Architect	KI-Werkzeuge in die eigene Arbeit der Firma bringen	ZKB, SIX

Such also nach dem, was das Modell tut (Suche, Empfehlungen, Inferenz, Computer Vision), und nach Teamnamen wie DeepMind oder Applied AI, nicht nur nach dem Jobtitel. Nach der Arbeit selbst gruppiert, fallen die 50 Inserate in fünf Arten. Wir beginnen mit der kleinsten.

Wer stellt für Modellarbeit und Forschung ein?

Neun Inserate drehen sich ums Trainieren von Modellen oder um Forschung damit, und sie stammen von KI-Labs, Start-ups, Google und zwei öffentlichen Arbeitgebern.

Das einzige Zürcher Inserat von Anthropic sucht einen Research Engineer für das Post-Training-Team, also die Leute, die aus einem Basismodell jenes Modell machen, das die Kundschaft nutzt. Laut Inserat sollen die Mitarbeitenden mindestens 25 % der Zeit in einem Büro sein, und die Firma unterstützt Visa, allerdings nicht für jede Stelle und jede Person. Odyssey, ein KI-Lab, das nach eigenen Worten an «general world models» arbeitet, verlangt für seine Stelle im Core Model Engineering mindestens ein Jahr Software Engineering mit ernsthafter Arbeit an der ML-Performance, dazu mindestens zwei Jahre ML und PyTorch, TensorFlow oder JAX.

Google hatte hier drei Inserate. Als Software Engineer III in Search Ads trainierst, bewertest und deployst du Modelle. Die Stelle verlangt drei Jahre C++ und Python, oder ein Jahr mit einem höheren Abschluss, dazu zwei Jahre Erfahrung mit dem Ausrollen von grossen Sprachmodellen (LLMs) und Deep-Learning-Modellen. Als Research Software Engineer im Bereich Artificial Life betreibst du grosse Simulationen für Spitzenforschung im Machine Learning, und bei einer Computer-Vision-Stelle für Smart Glasses und Headsets wählst du zwischen Zürich und München.

Der Rest ist klein und bunt gemischt. Marble sucht einen Mitgründer und CTO, der «physical AI» für Prozessanlagen baut. Das Forensische Institut Zürich, eine öffentlich-rechtliche Anstalt von Kanton und Stadt Zürich, sucht eine Fachperson für die forensische Analyse von Bildern, Video und Audio, die auch KI-Werkzeuge entwickelt, mit Stellenantritt am 1. Januar 2027 und sehr guten Deutschkenntnissen. Flink Robotics, hervorgegangen aus dem Computational Robotics Lab der ETH, bietet eine Stelle für Computer Vision und ML für Studierende oder frische Absolventinnen und Absolventen, mit C++, PyTorch und CUDA, und schreibt, dass es dafür kein Visum sponsern kann. Die Stelle als AI for Science Engineer an der ETH selbst kommt weiter unten. Produktteams stellen in grösserer Zahl ein.

KI in Produkten: Google vorne

Zwölf Inserate suchen Engineers, die KI in ein Produkt einbauen, das Menschen nutzen, und sieben davon sind von Google.

Googles Zürcher Teams suchten Leute für Gemini und Search, für generative KI beim Einkaufen (Commerce), für ein Applied-AI-Team, das Infrastruktur für LLMs und Sprachverständnis baut, und für die Machine-Learning-Infrastruktur hinter den Produkten für Home und Health. Die meisten Stellen sind senior: Die Staff-Stelle in Commerce verlangt acht Jahre Softwareentwicklung und fünf Jahre Führung bei ML-Design und -Infrastruktur. Am ungewöhnlichsten ist eine einzige Stelle bei Google DeepMind, die dreimal ausgeschrieben ist: RTL Optimization, wo Software Engineers mit KI-Agenten am Chipdesign arbeiten. Sie verlangt acht Jahre Programmiererfahrung und wünscht sich zusätzlich zwei Jahre Erfahrung im Hardwaredesign.

Ausserhalb von Google sucht das AI Lab von Avaloq, das Software für die Vermögensverwaltung von Banken herstellt, einen AI Software Engineer mit fünf Jahren Full-Stack-Erfahrung, drei Jahren angewandtem ML und zwei Jahren mit LLMs. BJAK hatte zwei Stellen für KI-Agentensysteme, und das Inserat betont Latenz, Zuverlässigkeit und Kosten, wenn Modelle in Echtzeit auf Nutzerinnen und Nutzer antworten. Jua, das sich als Forschungsteam in Zürich bezeichnet und KI-Wettermodelle baut, sucht einen Engineer, der seine Modelle in die Produktion bringt, und setzt voraus, dass du bereits in Zürich wohnst. BLP Digital bot zwei sechsmonatige Engineering-Praktika an, in denen KI-Modelle getestet und verkettet werden. Der häufigste Titel in unserer Zählung ist allerdings ein neuerer.

Forward Deployed Engineers

Ein Forward Deployed Engineer baut KI-Systeme direkt im Unternehmen eines Kunden, und mit zehn Inseraten war das, in der einen oder anderen Form, der häufigste Jobtitel in unserer Zählung.

Laut dem Inserat von OpenAI ist die Stelle in Zürich angesiedelt, mit drei Bürotagen pro Woche, Hilfe beim Umzug und bis zu 50 % Reisetätigkeit. Salesforce hatte drei Inserate für einen Lead Forward Deployed Engineer und verlangt sieben oder mehr Jahre in der Softwareentwicklung oder technischen Umsetzung, praktische Erfahrung mit LLMs und rund 25 % Reisen. Google Cloud hatte zwei, auf Senior- und Senior-Staff-Stufe, beide mit acht Jahren Erfahrung. LatticeFlow AI, ein ETH-Spin-off, das Software für AI Governance verkauft, hatte zwei, BLP Digital und HappyRobot je eines.

Diese Inserate suchen Leute, die mit Modellen bauen, nicht solche, die sie trainieren: 8 der 10 erwähnen LLMs, keines PyTorch. Sie hängen auch stärker an der Sprache als jede andere Gruppe. Fünf der zehn verlangen Deutsch oder Französisch, weil du direkt mit Schweizer Kunden arbeitest: die drei Inserate von Salesforce, eines von Google und jenes von HappyRobot, das «German Speaking» schon im Titel trägt. Wie viel Deutsch im übrigen Markt zählt, zeigt unser Beitrag Deutsch im Software-Job in Zürich. Unter all der Arbeit beim Kunden liegt die Technik, die alles trägt.

Die Infrastruktur unter den Modellen

Vierzehn Inserate, die grösste Gruppe, suchen Engineers für die Systeme, die Daten bewegen und Modelle bereitstellen. Hier passen starke Systemprogrammiererinnen und Systemprogrammierer am besten.

NVIDIA schaltete fünf. Vier teilen sich ein Inserat für das Team AI Networking Acceleration, das an einer Open-Source-Bibliothek arbeitet, mit GPU-Kernels und RDMA-Netzwerkkarten (Hardware, die Daten zwischen Rechnern ohne Umweg über die CPU verschiebt), für ein hoch optimiertes Inferenz-Framework. Verlangt sind acht Jahre modernes C++, C oder Rust. Das fünfte, ein Senior Architect für HPC und AI Networking, ist das einzige der 50 Inserate, das ein Doktorat als Anforderung nennt, und selbst dort genügt gleichwertige Berufserfahrung in der Industrie.

Die KI-Labs brauchen dieselbe Art von Engineers. Odyssey sucht jemanden für seine Inferenzplattform mit niedriger Latenz, Jua einen Backend- und Infrastruktur-Engineer mit drei Jahren Erfahrung. Langfuse, eine Open-Source-Plattform für LLM Engineering, hatte drei Stellen, allerdings sitzt das Team laut den Inseraten in Berlin und San Francisco und erwartet eine Woche pro Monat in Berlin. Auch die Datenseite gehört hierher: Databricks verlangt für eine Senior-Staff-Stelle an Delta Lake, seiner Speicherschicht, mindestens 15 Jahre Erfahrung, Swisscom sucht einen Data Platform Engineer mit Kubernetes, Kafka und sehr guten Deutschkenntnissen, Abraxas einen Data Migration Engineer in Zürich-Flughafen und DeepJudge einen Backend Engineer für den Suchindex hinter seiner KI für Juristinnen und Juristen. Rust kommt nur in dieser Gruppe vor, in 5 ihrer 14 Inserate. Auch Finanzfirmen stellen für KI ein, aber meist für den eigenen Gebrauch.

KI für die eigene Arbeit der Firma

Fünf Inserate suchen Engineers, die KI-Werkzeuge in den eigenen Betrieb einer Firma bringen, vor allem in die Softwareentwicklung, und drei davon laufen über Personalvermittler.

Die Zürcher Kantonalbank (ZKB) sucht einen AI Engineer, der für ihre IT KI-native Lösungen für die Softwareentwicklung entwirft und baut, mit einem Pensum von 80–100 % und sehr guten Deutschkenntnissen. SIX, die sich als Finanzmarktinfrastruktur bezeichnet, sucht einen AI Software Architect, der die Regeln für KI-gestütztes und agentenbasiertes Programmieren festlegt, eine Arbeit, die laut Inserat mehr als tausend Engineers betrifft. Verlangt sind acht oder mehr Jahre, bis zu 40 % der Woche im Homeoffice sind möglich, und Deutsch gilt als Plus.

Die Inserate der Agenturen sind enger gefasst. ITech Consult sucht für einen befristeten Einsatz von 12 Monaten bei einer Schweizer Bank einen Solution Architect für generative KI, der die Contact-Center-Software Genesys der Bank an ihre Plattform für generative KI anbindet. Das Inserat verlangt Deutsch auf Niveau C2. Yellowshark sucht einen Microsoft Copilot and AI Engineer für Copilot Studio und Azure, und dieses Inserat war das einzige der 50 mit einer Lohnangabe: CHF 110'000 bis 120'000 im Jahr. Eine dritte Agentur, avecco, sucht einen Principal Engineer, der mit KI-Assistenten programmiert. Über alle fünf Gruppen hinweg verlangen die Inserate Ähnliches.

Was die Inserate verlangen

Einen Abschluss, Berufserfahrung und in den meisten Fällen etwas Erfahrung mit LLMs, aber selten ein Doktorat.

Keines der 50 Inserate setzt zwingend ein Doktorat voraus. Die Architektenstelle bei NVIDIA verlangt ein Doktorat oder gleichwertige Erfahrung in der Industrie, die Stelle als AI for Science Engineer an der ETH bevorzugt eines, begrüsst aber ebenso einen Master mit starker einschlägiger Erfahrung, und das forensische Institut nennt es einen Vorteil. Zehn Inserate von Google führen einen Master oder ein Doktorat als erwünscht auf, nie als Minimum, und manche Google-Inserate rechnen einen höheren Abschluss als Erfahrung an: Die Stelle in Search Ads verlangt drei Jahre Programmiererfahrung, oder ein Jahr mit einem höheren Abschluss.

Die Hürde liegt bei der Erfahrung. In 27 der 50 Titel steht Senior, Staff, Principal, Lead, Architect, Founding oder CTO. Dreizehn Inserate verlangen acht oder mehr Jahre und elf fünf bis sieben, während nur sechs drei Jahre oder weniger verlangen und zwei Studierenden offenstehen: die Stelle bei Flink und die Praktika bei BLP Digital. Achtzehn nennen gar keine Zahl.

Die Fähigkeiten zeigen dir, an welche Tür du klopfen solltest. LLMs kommen in 30 der 50 Inserate vor, Python in 24 und C++ in 13, die klassischen Deep-Learning-Frameworks (PyTorch, JAX oder TensorFlow) dagegen nur in sieben, sechs davon bei Modellarbeit und in Produkten. Programmierst du in C++ oder Rust, sind die Infrastrukturjobs dein Einstieg. Baust du mit LLMs und sprichst Deutsch oder Französisch, sind es die Forward-Deployed-Stellen. Neun der 50 Inserate verlangen Deutsch oder Französisch, der Rest ist für Englischsprachige geschrieben. Für die Forschung haben die Hochschulen ihre eigenen Wege.

ETH Zürich und UZH: der Weg über die Hochschule

Akademische KI-Stellen in Zürich sind vor allem Doktorats- und Postdoc-Stellen, und sie werden auf zwei Arten besetzt: über die Gruppe einer Professorin oder eines Professors oder über einige Fellowship-Programme mit festen Fristen.

Die ETH Zürich hat 4500 Doktorierende, und bis auf wenige Ausnahmen sind alle als wissenschaftliche Mitarbeitende angestellt. Ein Doktorat ist dort also eine bezahlte Stelle in einer Forschungsgruppe. Das Departement Informatik warnt, dass bei der Zulassung starke Konkurrenz herrscht und ein Doktorat etwa vier bis fünf Jahre dauert. Ausserhalb der Fellowships unten wendest du dich direkt an eine Professorin oder einen Professor, deren Arbeit zu deiner passt, wie die Seite des ETH AI Center zur Ausbildung (auf Englisch) festhält. Das Stellenportal der ETH führt Doktorats- und Postdoc-Stellen mit eigenen Filtern.

Das Fellowship für Doktorierende des ETH AI Center ist das sichtbarste Programm. Zu seiner Fakultät gehören mehr als 140 Professuren aus allen 16 Departementen der ETH sowie Gruppen der Universität Zürich (UZH) und der Universität St. Gallen, und jeder Fellow wird von zwei gleichberechtigten Mentorinnen oder Mentoren aus verschiedenen Fachgebieten betreut.

Für Plätze mit Beginn 2027 bewirbst du dich bis zum 27. Oktober 2026 um 16 Uhr online, mit Notenauszügen, Motivationsschreiben, Lebenslauf und einem Video von zwei bis fünf Minuten, und zwei Referenzpersonen müssen ihre Empfehlungsschreiben bis zum 2. November hochladen. Du brauchst einen Masterabschluss, der mindestens drei Monate vor Beginn vorliegt, spätestens im Juni 2027. Wer in die engere Wahl kommt, hält am 1. und 2. Februar 2027 an einem Online-Symposium einen Forschungsvortrag. Zwei verwandte Programme schliessen wenige Tage später. Das Max Planck ETH Center for Learning Systems, wo rund 40 Doktorierende gemeinsam von der ETH und aus Tübingen betreut werden, nimmt Bewerbungen bis zum 2. November 2026 an, das europäische ELLIS PhD Program bis zum 31. Oktober 2026. Die ETH stellt auch ausserhalb des Doktorats Engineers ein: Die Stelle als AI for Science Engineer am AI Center, die bei uns ausgeschrieben ist, verlangt typischerweise ein bis drei Jahre Erfahrung mit Systemen auf LLM-Basis und steht auch herausragenden frischen Absolventinnen und Absolventen offen.

An der UZH führt das Institut für Informatik in Oerlikon seine Forschungsgruppen auf, jede mit einem Link zu ihren eigenen Doktorats- und Postdoc-Stellen. Für Machine Learning lohnt sich ein Blick auf Robotics and Perception, Text Technologies, das Autonomous Sequential Learning and Predictive Intelligence Lab und Digital Linguistics. Für Datenarbeit gibt es das Swiss Data Science Center, eine nationale Forschungsinfrastruktur für Data Science und KI im ETH-Bereich. Sein Zürcher Büro liegt im selben Gebäude wie das ETH AI Center, an der Andreasstrasse 5.

Wer einer Professorin oder einem Professor schreibt, hat keine Frist. Die Fellowships dagegen führen Anfang Februar ihre Gespräche und lassen ihre Fellows meist im September darauf beginnen. Willst du 2027 einen Fellowship-Platz, bewirbst du dich also im Herbst 2026.

So gehst du vor

Wähle zuerst die Art der Arbeit und such dann nach Team und Aufgabe, nicht nach «Machine Learning» im Titel. Baust du bereits Backends oder Systeme, sind die Inserate für Infrastruktur die breiteste Tür, bei NVIDIA, den KI-Labs und den Datenplattformen. Hast du schon LLM-Features ausgeliefert und sprichst Deutsch oder Französisch, zählt bei den Forward-Deployed- und den internen Stellen deine Erfahrung mehr als ein Doktorat. Willst du in die Forschung, behalte den Zeitplan im Blick: Für ein Doktorat ab 2027 liegen die Fristen von ETH AI Center, ELLIS und CLS alle zwischen dem 27. Oktober und dem 2. November 2026, und das ETH AI Center braucht die Schreiben deiner Referenzpersonen bis zum 2. November, frag sie also jetzt. Folge den oben verlinkten Arbeitgeberseiten bei uns, wo Inserate dazukommen und verschwinden, wenn Stellen aufgehen und besetzt werden, und prüf bei jedem Inserat den Arbeitsort, bevor du dich bewirbst.