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Arbeitsort

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

Jobbeschreibung

AI Engineer_Senior (w/m/d)

Ihr Aufgabengebiet

• Entwicklung von AI-Komponenten für Produkte und Enterprise-Plattformen, einschliesslich Agenten, RAG-Pipelines, Inferenzdiensten, LLM-Orchestrierungen und Integrationen vortrainierter oder fine-getunter Modelle
• Implementierung von Applikationslogik in Python, TypeScript oder gleichwertigen Sprachen unter Sicherstellung von Codequalität, Skalierbarkeit und Wartbarkeit
• Integration von AI/ML-APIs, Cloud-AI-Diensten und individuellen Modellen in applikative und cloud-native Architekturen
• Zusammenarbeit mit AI Architects und AI Data Scientists zur Überführung von Modellen, Prototypen und technischen Spezifikationen in produktionsreife Komponenten
• Mitwirkung an der technischen Konzeption der AI-Module, inklusive Implementierungsmustern, Schnittstellen und Integrationslogik
• Testing, Debugging, Profiling und Performance-Optimierung der entwickelten AI-Komponenten
• Anwendung von Software-Engineering-Praktiken wie Code-Reviews, Versionierung, technischer Dokumentation und Testautomatisierung
• Sicherstellung von Sicherheit, Zuverlässigkeit, Wiederverwendbarkeit und Compliance der entwickelten Lösungen
• Zusammenarbeit mit DevOps/MLOps Engineers zur Integration der AI-Komponenten in CI/CD-Prozesse, Deployment und Monitoring in Cloud-Umgebungen
• Mitwirkung am Lebenszyklusmanagement der Modelle, inklusive Versionierung, Packaging, Konfiguration, Release und operativem Monitoring
• Unterstützung bei der Industrialisierung von AI-Prototypen und wiederverwendbaren Assets bis zur stabilen, dokumentierten Komponente
• Beitrag zur internen Bibliothek an Komponenten, Templates, Konnektoren und Accelerators der Factory
• Zusammenarbeit in multidisziplinären Teams mit Product Managern, FullStack Developern, UI/UX Engineers, Data Engineers, AI Data Scientists und AI Architects
• Unterstützung bei der Übersetzung von Produktanforderungen in umsetzbare technische Lösungen unter Aufzeigen von Einschränkungen, Abhängigkeiten und technischen Risiken
• Technischer Support für weniger erfahrene Teammitglieder sowie Weitergabe von Best Practices
• Teilnahme an Planning-, Refinement-, Technical-Review- und Retrospektiven-Sessions zur kontinuierlichen Verbesserung der Delivery

Was Sie ausmacht

• 3-5 Jahre Erfahrung im AI Engineering, Machine Learning Engineering, Software Engineering oder in der Entwicklung von AI/ML-Lösungen in Enterprise- oder Technologiekontexten
• Fundierte Kenntnisse in Python sowie den gängigen AI/ML-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, scikit-learn oder vergleichbaren
• Erfahrung mit LLMs, RAG-Pipelines, Embeddings, Prompt Engineering, Model Serving oder der Integration generativer Modelle
• Erfahrung in der Entwicklung und Integration von REST-APIs, Applikationsservices, Microservices oder cloud-nativen Komponenten
• Vertrautheit mit Containerisierung, Docker, Kubernetes und Deployment-Praktiken in Cloud-Umgebungen
• Kenntnisse der MLOps-Prinzipien sowie gängiger Tools für Model-Lifecycle-Management, Experiment Tracking oder Model Monitoring
• Fähigkeit, sauberen, testbaren, dokumentierten und wiederverwendbaren Code zu schreiben
• Fähigkeit zur Arbeit in agilen, funktionsübergreifenden Teams im Austausch mit technischen und produktbezogenen Rollen
• Gute Englischkenntnisse
• Von Vorteil: Erfahrung mit Frameworks und Tools für GenAI- und Agentic-AI-Anwendungen wie LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel oder vergleichbaren
• Von Vorteil: Erfahrung mit Cloud-AI-Diensten wie Azure AI, AWS Bedrock, AWS SageMaker, Google Vertex AI oder vergleichbaren Plattformen
• Von Vorteil: Vertrautheit mit Vektordatenbanken und Retrieval-Technologien wie Pinecone, Weaviate, FAISS, pgvector oder vergleichbaren
• Von Vorteil: Kenntnisse verteilter Architekturen, Event-Driven Architecture, API-Gateways und Microservices-Systemen
• Von Vorteil: Erfahrung mit MLOps-Tools wie MLflow, DVC, Kubeflow oder vergleichbaren Plattformen
• Von Vorteil: Kenntnisse in Responsible AI, Model Evaluation, Explainability, Applikationssicherheit und Datenschutz
• Von Vorteil: Erfahrung in Beratungs-, Enterprise- oder produktzentrierten Kontexten
• Von Vorteil: Zertifizierungen im Bereich Cloud, AI/ML oder Software Engineering

Was diese Stelle ausmacht

• Kontinuierliche Weiterbildung mit über 50 Stunden technischer und Management-Kurse pro Jahr
• Klare Entwicklungs- und Karriereperspektiven
• Internationale Mobilität, inklusive bis zu 20 Tagen Remote-Arbeit im Ausland pro Jahr
• Hybrides Arbeiten ohne zentral vorgegebene Bürotage
• Zugang zu einem internationalen Netzwerk von Fachleuten
• Persönliche Betreuung durch einen Counselor ab dem ersten Tag
• Diverse Benefits- und Wohlfahrtsprogramme
• Teilnahme an Leadership-Programmen

Zum Klienten

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!