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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

UBS Card Center – Senior AI Machine Learning Engineer (w/m/d)

Ihr Aufgabengebiet

• Leitung von Design, Entwicklung und Deployment von End-to-End AI/ML- und Generative-AI-Lösungen
• Aufbau KI-gestützter Anwendungen wie Chatbots, RAG-Systeme und Agentic-AI-Lösungen mit robusten Evaluations-, Monitoring- und Performance-Frameworks
• Entwicklung und Pflege skalierbarer Backend-Services, APIs und Datenpipelines mit Python, FastAPI, Apache Spark und verteilten Verarbeitungstechnologien
• Umsetzung von MLOps- und Observability-Praktiken für Modell-Deployment, Monitoring, Optimierung, Governance und Lifecycle-Management
• Etablierung von Engineering-Standards und CI/CD-Frameworks für Codequalität, Testing, Reproduzierbarkeit, automatisierte Releases und produktionsreife AI-Deployments
• Funktionsübergreifende Zusammenarbeit mit Business-, Produkt-, Daten-, Security- und Operations-Teams in agilen Umgebungen
• Technische Leitung, Production Support und Mentoring von Junior AI Engineers zur Förderung kontinuierlichen Lernens und Wissensaustauschs

Was Sie ausmacht

• Fundierte Expertise in Python und modernen AI-Ökosystemen, inkl. LangChain, LangGraph, PyTorch, Ollama, vLLM und verwandten Frameworks
• Umfangreiche Erfahrung im Design, Deployment und Betrieb von Enterprise-Generative-AI-Lösungen, inkl. Chatbots, RAG-Architekturen, LLM-Anwendungen und lokal gehosteten LLM-Deployments
• Kenntnisse in Azure Cloud AI Plattformen, Oracle-Datenbanken und Enterprise-Integrationstechnologien für skalierbare und sichere AI-Lösungen
• Tiefes Wissen in Machine Learning und NLP, inkl. Sentiment-Analyse, NER, Dokumentenklassifikation, Topic Modelling und Sprachverständnissystemen
• Starke MLOps/AIOps-Expertise, inkl. reproduzierbarer Pipelines, automatisierter Evaluation, Modellversionierung, Feature Stores, Observability, CI/CD-Automatisierung und AI-Lifecycle-Management
• Praktische Erfahrung mit grossskaligem Data Engineering und verteiltem Computing mittels Apache Spark, Ray, Kafka und Qlik
• Ausgewiesene technische Führungsstärke, Stakeholder-Management, Eigenverantwortung und operative Exzellenz
• Erfahrung in Financial Services, Banking, Insurance oder Wealth Management von Vorteil
• Erfahrung in regulierten und hochsicheren Umgebungen von Vorteil
• Cloud- oder AI-bezogene Zertifizierung von Vorteil

Was diese Stelle ausmacht

• Flexible Arbeitsmodelle wie Teilzeit, Job-Sharing und hybrides Arbeiten
• Purpose-getriebene Kultur und globale Infrastruktur
• Innovatives Arbeitsumfeld geprägt von Digitalisierung, neuen mobilen Zahlungsmethoden und Fokus auf Kundenerlebnis