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Weitere Informationen zum Klienten und laufend neue Jobchancen erhalten Sie nach Ihrer Anmeldung und dem Onboarding durch Ihren Fachberater per Mail oder online. Wir freuen uns, Sie persönlich kennenzulernen!

Arbeitsort

Zürich (Distanz und Fahrzeit ab Ihrer Wohnadresse erhalten Sie nach Ihrer Anmeldung)

Jobbeschreibung

AI Engineer (Hybrid) (w/m/d)

Ihr Aufgabengebiet

• Design und Entwicklung anspruchsvoller KI-Lösungen, einschliesslich Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systemen und weiteren generativen KI-Anwendungen
• Engineering und Optimierung von Prompts für diverse Business Use Cases zur Sicherstellung von Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Performance der KI-Systeme
• Aufbau von End-to-End-KI-Pipelines von der Datenaufnahme über das Modell-Deployment bis zum Monitoring in Produktionsumgebungen
• Zusammenarbeit mit Data Scientists, Software Engineers und Business Stakeholdern zur Übersetzung von Geschäftsanforderungen in skalierbare KI-Lösungen
• Umsetzung von MLOps Best Practices, u.a. Modellversionierung, A/B-Testing sowie Continuous Integration/Deployment für KI-Systeme
• Verfolgung neuer Technologien und Beurteilung ihrer Anwendbarkeit auf Fragestellungen im Versicherungs- und Rückversicherungsgeschäft
• Aufbau und Pflege von Beziehungen zu Business Leadern und Kunden, um deren Bedürfnisse zu verstehen und als vertrauenswürdiger Partner für KI-Innovation zu agieren

Was Sie ausmacht

• Höherer Abschluss in Informatik, künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Ingenieurwesen oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet
• 3-5 Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von KI/ML-Lösungen in einem Unternehmens- oder Produktionsumfeld
• Fundierte Kenntnisse moderner KI-Techniken: Prompt Engineering und Optimierung für LLMs, RAG-Architekturen, Vektordatenbanken und Embedding-Modelle, konzeptionelles Know-how zu Fine-Tuning und Anpassung von Foundation Models sowie KI-Agenten und Orchestrierungs-Frameworks
• Sicherer Umgang mit Python und guten Software-Engineering-Praktiken (Versionskontrolle, Testing, CI/CD, Code Reviews)
• Verständnis von MLOps-Tools und -Praktiken (z.B. MLflow, Weights & Biases)
• SQL- und Datenmanipulationskenntnisse, PySpark von Vorteil
• Erfahrung mit ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers) und Cloud-Plattformen (Azure, AWS oder GCP)
• Erfahrung mit dem Palantir-Ökosystem und spezifische Erfahrung in der Versicherungsbranche von Vorteil

Was diese Stelle ausmacht

• Attraktive leistungsbezogene variable Vergütung zusätzlich zum Basisgehalt
• Diverse globale und standortspezifische Zusatzleistungen
• Hybrides Arbeitsmodell mit Präsenz von mindestens drei Tagen pro Woche im Büro
• Zusammenarbeit in einem globalen, vielfältigen Team an mehreren internationalen Standorten