Domande frequenti

Prova a fare un esperimento. Scegli un sito di annunci qualsiasi (Indeed, LinkedIn, jobs.ch, jobup.ch) e cerca «machine learning engineer Zurigo». Otterrai una pila di annunci, ma l'esperienza crolla in fretta. I risultati sono, nel migliore dei casi, vagamente pertinenti. Metà degli annunci risale a settimane o mesi fa e il posto non c'è più da tempo. Molti sono ripubblicati da agenzie di collocamento per conto di un'azienda che non nominano. Ti scontri con l'obbligo di registrarti prima ancora di poter leggere la descrizione. Le posizioni accademiche all'ETH, all'EPFL e nelle università cantonali non compaiono affatto. E i ruoli IA nelle aziende che non sono propriamente «tech» ma assumono comunque profili IA (banche, assicurazioni, case farmaceutiche, aziende orologiere, istituti di ricerca federali) sono sparsi tra le pagine carriere dei singoli datori di lavoro, dove nessun aggregatore guarda.

Ho creato SwissAIJob perché volevo un portale di lavoro che avrei usato io stesso. Le regole sono semplici:

• Ogni ruolo legato all'IA in Svizzera, nell'industria e nelle università, compresi i datori di lavoro non tech che assumono anche profili IA.
• Nessun annuncio scaduto. Gli scraper girano ogni giorno, e un ruolo che sparisce dall'elenco delle offerte del datore di lavoro viene tolto con la raccolta di quel giorno.
• Nessun obbligo di registrazione, nessuna agenzia di mezzo, nessuna truffa. Clicca su un'offerta e arrivi direttamente alla pagina di candidatura del datore di lavoro o dell'università.
• Dati raccolti esclusivamente dalle pagine carriere pubbliche di aziende e università. Mai da LinkedIn, Indeed, Glassdoor o altri aggregatori.

La piattaforma è gestita in gran parte da agenti. Agenti IA aggiungono, mantengono e riparano di continuo gli scraper per i nuovi datori di lavoro man mano che compaiono, così la copertura continua ad ampliarsi senza manutenzione manuale.

Sì. Consultare tutti gli annunci, usare i filtri, CV Match e l'avviso di lavoro settimanale: è tutto gratuito. Non ci sono pubblicità né obblighi di registrazione. Un annuncio contrassegnato con «Partner» è stato inserito direttamente dal datore di lavoro. Compare in cima all'elenco ordinato per «Recenti» e per il resto viene filtrato e ordinato come ogni altra offerta.

No. Ogni annuncio rimanda direttamente alla pagina di candidatura del datore di lavoro. SwissAIJob non si mette mai tra te e il datore di lavoro.

Ci sono 541 annunci attivi in IA e machine learning presso 139 datori di lavoro svizzeri (ultimo aggiornamento: 2026-11-04). L'elenco completo è sulla pagina iniziale.

Al primo posto c'è Zurigo con 372 ruoli attivi, seguono Ginevra (45) e Losanna (36). La ripartizione completa per città è sulla pagina delle statistiche, e ogni città ha una sua pagina, ad esempio quella di Zurigo.

Sui 539 annunci con dati salariali, la mediana del limite inferiore è di CHF 100’000 e quella del limite superiore di CHF 120’000 all'anno. La pagina degli stipendi suddivide questi valori per ambito e città. Nota: la maggior parte dei datori di lavoro non pubblica gli stipendi, quindi queste cifre sono stimate da un LLM in base alla descrizione dell'offerta e ai valori di riferimento del mercato svizzero. Considerale indicazioni approssimative, non impegni.

Gli scraper girano ogni giorno: raccolgono i nuovi annunci, aggiornano quelli esistenti e tolgono i ruoli spariti dall'elenco delle offerte del datore di lavoro. Un ruolo chiuso viene tolto alla prima raccolta che non lo trova più. Per questa cadenza giornaliera parliamo di un elenco «live» e non di tempo reale in senso stretto. Una volta al giorno è più o meno il massimo che consente il piano gratuito di GitHub Actions.

Candidarsi presto fa davvero la differenza. Uno studio del 2025 della HSLU sulle assunzioni nell'IA in Svizzera ha rilevato che gli annunci possono chiudersi nel giro di una settimana.

«La velocità è tutto: le offerte di lavoro si chiudono in fretta, a volte nel giro di una settimana. Per esempio, un ruolo di Data Engineer ha ricevuto 50 candidature in soli tre giorni. I candidati devono tenere d'occhio costantemente i portali di lavoro e candidarsi rapidamente.»

È proprio a questo che serve l'avviso di lavoro settimanale gratuito. Iscriviti come candidato e ogni lunedì ricevi le offerte più recenti nella tua casella di posta, così non arrivi tardi.

Esclusivamente dalle pagine carriere pubbliche di aziende e università. Ogni datore di lavoro ha uno scraper dedicato. Non prendiamo dati da LinkedIn, Indeed, Glassdoor né da altri aggregatori di offerte di lavoro. L'unica eccezione è un annuncio contrassegnato con «Partner», che il datore di lavoro ci fornisce direttamente.

SwissAIJob indicizza attualmente 139 datori di lavoro svizzeri: startup AI-native, grandi aziende dell'industria (banche, assicurazioni, farmaceutica, orologeria, grande distribuzione), gli istituti di ricerca federali e le università cantonali. Li vedi tutti sfogliando la pagina iniziale o filtrando per ambito, ad esempio Università e Ricerca.

Conosci un'azienda svizzera che cerca profili IA o ML e che non è sul sito? Invia il nome dell'azienda e il link alla sua pagina carriere a companies@swissaijob.ch e aggiungeremo uno scraper.

La maggior parte dei datori di lavoro svizzeri non pubblica gli stipendi, quindi la fascia mostrata è stimata da un LLM. Il modello considera l'azienda, il ruolo, il livello e il settore, poi stima un limite inferiore sulla base di valori di riferimento svizzeri (FAANG, aziende tech di medie dimensioni, consulenza, startup, università), lo arrotonda al multiplo di CHF 5’000 più vicino e aggiunge CHF 20’000 per il limite superiore. Quando un annuncio indica lo stipendio in CHF, l'offerta mostra invece quella fascia, contrassegnata con «indicato». Considera le stime indicazioni approssimative, non impegni. La metodologia spiega nel dettaglio come gli annunci vengono raccolti e come si stimano gli stipendi.

Domanda legittima. Ecco esattamente cosa succede: scraper/estimate-salaries.js passa a Gemini 2.5 Flash di Google sei campi strutturati (titolo, azienda, settore, categoria, luogo, tipo di impiego) più il testo completo della descrizione. Il prompt di sistema ancora il modello a valori di riferimento espliciti del mercato svizzero (FAANG CHF 130–200k per i senior, aziende tech svizzere di medie dimensioni 100–150k, consulenza 100–140k, startup 80–120k, università 70–100k, dottorato fisso a CHF 50k, postdoc 80k) e ad adeguamenti in base al livello (da −15 a −20k per i junior, da +20 a +30k per i senior, da +35 a +50k per lead o staff, +60k e oltre per i principal). Il modello restituisce salary_min arrotondato al multiplo di CHF 5’000 più vicino; per il limite superiore aggiungiamo 20’000. Se la descrizione stessa indica uno stipendio o una tariffa della scala salariale per dottorandi, il prompt chiede al modello di usare quella cifra.

Si tratta davvero di zero-shot. Nel prompt non ci sono coppie di esempio (job → salary), solo contesto sul dominio, e questo è giustificabile per due motivi. Primo: il segnale è già presente nel corpus di addestramento. Le fasce salariali svizzere sono sparse tra Glassdoor, levels.fyi, kununu, jobs.ch, lohncomputer.ch, le ordinanze sul personale di ETH e BFH e migliaia di articoli di giornale e discussioni nei forum, tutte fonti che il modello ha visto durante il pre-addestramento. Chiedergli di stimare uno stipendio significa in sostanza chiedergli di riassumere ciò che ha memorizzato sulle retribuzioni in Svizzera, in funzione del ruolo. I valori di riferimento nel prompt non sono dati di addestramento: sono ancore che fissano la distribuzione al livello giusto, così il modello non scivola verso le cifre statunitensi. Un test A/B su 60 offerte lo ha confermato: senza le ancore, le stime per il livello FAANG salgono da ~150–170k a 220–230k (i valori tipici del tech statunitense), e gli stage crollano a CHF 0 perché il modello presume che possano essere non retribuiti. Secondo: anche i siti pubblici sugli stipendi indicano fasce, non stime puntuali. Glassdoor e levels.fyi danno fasce perché la retribuzione dipende da esperienza, team, prestazioni e trattativa, tutti elementi che l'annuncio non rivela. Una stima di ±CHF 10’000 fatta da un LLM rientra nello stesso ordine di grandezza dell'intervallo interquartile che Glassdoor riporta per lo stesso ruolo.

La letteratura scientifica con revisione paritaria lo conferma proprio per compiti numerici e tabellari come il nostro. Brown et al., Language Models are Few-Shot Learners (NeurIPS 2020), è il risultato fondante: i grandi modelli preaddestrati svolgono nuovi compiti a partire dalle sole istruzioni, senza bisogno di esempi etichettati. Gruver et al., Large Language Models Are Zero-Shot Time Series Forecasters (NeurIPS 2023), è la citazione più solida per il nostro caso d'uso: mostrano che gli LLM estrapolano sequenze numeriche in modalità zero-shot a un livello pari o superiore a quello di modelli costruiti e addestrati appositamente per quel compito. E Hegselmann et al., TabLLM: Few-shot Classification of Tabular Data with Large Language Models (AISTATS 2023), dimostrano che fornire a un LLM campi tabellari strutturati (come titolo / azienda / settore / luogo) sotto forma di testo semplice produce previsioni zero-shot e few-shot competitive rispetto ai modelli di riferimento basati su alberi decisionali, ed è proprio il formato di input che estimate-salaries.js passa al modello.

Un'avvertenza: la stima non ha un set di calibrazione e non pretendiamo mai una precisione al franco. Considera la fascia mostrata come faresti con una fascia di Glassdoor: un punto di partenza ragionevole, non un impegno.

Sì. Sono indicizzati i ruoli all'ETH Zürich, all'EPFL, all'Università di Zurigo, all'Università di Basilea, all'HSG, alla ZHAW e in altre università e istituti di ricerca svizzeri. Li trovi tutti nella pagina delle posizioni universitarie.

Sì, ma il permesso deve richiederlo il datore di lavoro. Deve dimostrare di non aver trovato un candidato idoneo in Svizzera o nell'UE/AELS, che sei qualificato e che ti paga il salario usuale, e deve ottenere uno dei permessi contingentati annuali. Ai cittadini UE e AELS basta un contratto di lavoro. La nostra guida su come trovare lavoro nell'IA in Svizzera da straniero spiega le regole, le strade più semplici attraverso le università svizzere e cosa chiedono gli annunci IA in Svizzera.

Clicca su CV Match nella barra di ricerca (oppure apri /match) e carica il tuo CV in PDF. Il server estrae il testo, lo trasforma in un embedding con text-embedding-3-small di OpenAI e ordina tutti gli annunci attivi in base alla similarità semantica (del coseno) con il tuo CV. L'intero elenco viene riordinato in modo che le offerte più adatte compaiano per prime, nello stesso elenco che usi per sfogliare. Nella pagina anonima /match il tuo CV viene elaborato in memoria e non viene mai conservato. Se accedi e carichi un CV nel tuo account, viene conservato lì, così l'intero elenco delle offerte può essere ordinato in base a quanto ogni ruolo è adatto a te, finché non lo sostituisci o elimini il tuo account.

Le condizioni d'uso di LinkedIn vietano lo scraping, e i portali di terzi ripubblicano le offerte senza verificare che siano ancora aperte: è da lì che nasce la maggior parte dei problemi di «annunci scaduti». SwissAIJob attinge solo alle pagine carriere pubbliche dei datori di lavoro, quindi ogni URL rimanda alla fonte originale.

Un singolo sviluppatore in Svizzera, stanco di portali di lavoro IA incompleti e con l'obbligo di registrarsi. La piattaforma è gestita in gran parte da agenti. Agenti IA aggiungono, mantengono e riparano di continuo gli scraper per i nuovi datori di lavoro. Contatto: contact@swissaijob.ch.

Sono siti gemelli. SwissAIJob copre i ruoli di IA e machine learning in tutta la Svizzera; SwissQuantJob copre i ruoli quant nella finanza ed è costruito sul design di SwissAIJob.