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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; m/f/x/d)

Ihr Aufgabengebiet

• Design und Entwicklung anspruchsvoller KI-Lösungen, einschliesslich Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systemen und weiterer generativer KI-Anwendungen
• Entwicklung und Optimierung von Prompts für verschiedene 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 Modelldeployment bis zum Monitoring in Produktivumgebungen
• Zusammenarbeit mit Data Scientists, Software-Ingenieuren und Business-Stakeholdern zur Übersetzung von Geschäftsanforderungen in skalierbare KI-Lösungen
• Umsetzung von MLOps Best Practices wie 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 aufzutreten

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 dem Deployment von KI/ML-Lösungen in einem Unternehmens- oder Produktivumfeld
• Fundierte Kenntnisse moderner KI-Techniken wie Prompt Engineering und -Optimierung für LLMs, RAG-Architekturen, Vektordatenbanken und Embedding-Modelle
• Konzeptionelles Know-how im Bereich Fine-Tuning und Anpassung von Foundation Models sowie KI-Agenten und Orchestrierungs-Frameworks
• Sehr gute Python-Kenntnisse mit fundierten Software-Engineering-Praktiken (Versionskontrolle, Testing, CI/CD, Code Reviews)
• Verständnis von MLOps-Tools und -Praktiken (z. B. MLflow, Weights & Biases)
• SQL- und Datenverarbeitungskenntnisse, PySpark von Vorteil
• Erfahrung mit ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers) und Cloud-Plattformen (Azure, AWS oder GCP)
• Erfahrung mit dem Palantir-Ökosystem sowie spezifische Erfahrung in der Versicherungsbranche von Vorteil

Was diese Stelle ausmacht

• Attraktive leistungsbezogene variable Vergütungskomponente
• Vielfältige globale und standortspezifische Zusatzleistungen
• Hybrides Arbeitsmodell mit Präsenz von mindestens drei Tagen pro Woche im Büro
• Inklusive und flexible Arbeitsumgebung in einem internationalen Team