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Arbeitsort

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

Jobbeschreibung

Machine Learning Engineer (f/m/d)

Ihr Aufgabengebiet

• Entwicklung, Bereitstellung und Optimierung von Machine-Learning- und KI-Lösungen für komplexe geschäftliche Herausforderungen
• Konzeption von Multi-Agenten-Systemen und Ausstattung von KI-Modellen mit Function-/Tool-Calling-Fähigkeiten
• Design und Implementierung von RAG-Systemen zur Verankerung von KI-Antworten in Unternehmensdaten
• Bewertung und Integration von KI-Modellen (z. B. LLMs) mit Fokus auf Leistung und Zuverlässigkeit
• Optimierung von agentenbasierten Workflows und KI-Agenten für den produktiven Einsatz
• Testen und Optimieren von System-Prompts und Few-Shot-Beispielen zur Sicherstellung präziser, konsistenter und sicherer KI-Ausgaben
• Leistungsbewertung von Machine-Learning- und KI-Modellen anhand geeigneter Metriken und Testverfahren sowie deren kontinuierliche Verbesserung
• Zusammenarbeit mit Plattform-Teams, Data Engineers, Data Scientists und weiteren Stakeholdern zur Integration von ML-Lösungen in bestehende Systeme und Prozesse
• Mitwirkung bei Code-Reviews, Tests und Debugging zur Sicherstellung der Qualität und Zuverlässigkeit der Machine-Learning-Lösungen

Was Sie ausmacht

• Ausgeprägte Problemlösungs- und Analysefähigkeiten sowie kritisches und kreatives Denken bei komplexen Fragestellungen
• Exzellente Kommunikations- und Kooperationsfähigkeiten im Umgang mit funktionsübergreifenden Teams und Stakeholdern auf allen Ebenen
• Effektives Selbstmanagement mit Fähigkeit zur Priorisierung von Aufgaben und termingerechten Lieferung hochwertiger Ergebnisse
• Kontinuierliche Lernbereitschaft und Interesse an aktuellen Entwicklungen im Bereich Machine Learning und künstliche Intelligenz
• Sorgfalt und Streben nach qualitativ hochwertigem, zuverlässigem und wartbarem Code
• Bachelor- oder Masterabschluss in Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Fachgebiet
• Fundierte Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung mit Machine-Learning-Bibliotheken und Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
• Nachgewiesene Erfahrung im Umgang mit Large Language Models (LLMs)
• Gutes Verständnis von KI-Agenten und agentenbasierten Workflows, LLM-Orchestrierungs-Frameworks und Reasoning-Mustern
• Erfahrung mit Datenvorverarbeitung, Feature Engineering sowie Modellauswahl und -bewertung
• Kenntnisse statistischer und mathematischer Konzepte für Machine Learning, z. B. Wahrscheinlichkeitsrechnung, lineare Algebra und Optimierung
• Verständnis von Best Practices in der Softwareentwicklung, einschliesslich Versionskontrolle, Testing und Dokumentation
• Ausgezeichnete Problemlösungs- und Debugging-Fähigkeiten zur schnellen und effektiven Identifikation und Behebung von Fehlern
• Relevante Berufserfahrung im Bereich Machine Learning, Data Science oder einem verwandten Feld

Was diese Stelle ausmacht

• Zahlreiche individuelle Benefits