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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 (w/m/d)

Ihr Aufgabengebiet

• Spannende und innovative GenAI-Projekte für unsere Kunden: von Kreativ-Workshops über Proof-of-Concepts bis zur gemeinsamen Umsetzung produktiver Lösungen
• Konzeption und Implementierung von LLM-basierten Applikationen
• Design und Umsetzung von Retrieval-Augmented-Generation-Systemen (RAG)
• Umsetzung von Structured Information Extraction aus unstrukturierten Dokumenten
• Design und Realisierung von agentischen Systemen und AI-Workflows
• Prompt- und Context-Engineering zur gezielten Steuerung von LLM-basierten Lösungen
• Sorgfältige Evaluation der Lösungen nach dem Prinzip des Evaluation Driven Development (EDD), inklusive Observability über AI-Evaluation- und Observability-Plattformen
• Einbringen der eigenen Expertise in die Angebotsphase und fachliche Mitgestaltung von Offerten
• Optionale Zusammenarbeit mit klassischem Software Engineering und MLOps, eng mit den Software- und ML-Engineers

Was Sie ausmacht

• Einige Jahre Erfahrung in der Entwicklung von GenAI-Anwendungen, idealerweise im produktiven Einsatz für Kunden oder eigene Produkte
• Abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet
• Nachgewiesene Expertise bei der Implementierung und dem Betrieb von Retrieval-Augmented-Generation-Systemen (RAG)
• Erfahrung mit agentischen Systemen und AI-Workflows sowie dem Model Context Protocol (MCP)
• Sorgfältiger Umgang mit der Evaluation von LLM-Lösungen, vertraut mit Evaluation Driven Development (EDD) und AI-Evaluation- und Observability-Plattformen (AEOPs)
• Vertraut mit modernen Vektordatenbanken, z. B. Qdrant, sowie mit Embedding- und Re-Ranking-Modellen
• Verständnis von Open-Weight Large Language Models, inklusive multimodaler Modelle
• Erfahrung mit LLM-Runtimes sowie LLM-Proxies bzw. Gateways
• Sicherer Umgang mit Python und Software-Engineering-Best-Practices
• Ausgeprägte Kommunikationsstärke und Freude an der Zusammenarbeit mit Team und Kunden
• Verhandlungssicheres Deutsch und Englisch in Wort und Schrift
• Von Vorteil: Cloud-Erfahrung in Infrastructure as Code (IaC), idealerweise Azure sowie Erfahrung mit Guardrailing von LLM-Anwendungen

Was diese Stelle ausmacht

• Fortwährendes Lernen und stetige Weiterbildung im Bereich GenAI
• Einblicke in die verschiedenen Branchen unserer Kunden
• Abwechslung und spannende Zusammenarbeit in internen Projektteams sowie vor Ort bei Kunden