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Arbeitsort

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

Jobbeschreibung

GenAI/ML Engineer (w/m/d)

Ihr Aufgabengebiet

• Entwicklung und Aufbau von End-to-End-Datenpipelines und Feature-Engineering-Workflows auf grossen transaktionalen Datenmengen in regulierten Kundenumgebungen
• Training, Kalibrierung und Validierung von ML-Modellen (supervised, unsupervised, ensemble) inkl. Threshold-Analyse und produktionsreifer Erklärbarkeit
• Entwicklung von GenAI-basierten Lösungen wie agentenbasierten Workflows, RAG-Systemen und LLM-basierter Automatisierung zur Beschleunigung wissensintensiver Kundenprozesse
• Deployment und Monitoring von Modellen in Produktion inkl. Drift Detection, Performance-Tracking und Release-Management über mehrere Umgebungen (Dev, Staging, Prod)
• Direkte Zusammenarbeit mit Kundenstakeholdern – von Compliance-Fachexperten bis zu Engineering-Teams – inkl. Dokumentation, Wissenstransfer und langfristiger Befähigung

Was Sie ausmacht

• Fundierte Software-Engineering-Kenntnisse: Python, Spark, CI/CD, containerisierte Deployments (Kubernetes) sowie produktionsreife Pipeline-Orchestrierung (Airflow oder vergleichbar)
• Vertiefte Data-Science-Kenntnisse: Feature Engineering im grossen Massstab, statistische Modellierung, Experimentdesign, Modellerklärbarkeit (z. B. Shapley Values) und Threshold-Kalibrierung unter geschäftlichen Rahmenbedingungen
• Praktische ML-Erfahrung: baumbasierte Verfahren, neuronale Netze, Ensemble-Design, Hyperparameter-Optimierung, Cross-Validation und Out-of-Time-Testing
• Praktische GenAI-Erfahrung: LLM-Integration, Prompt Engineering, RAG-Architekturen und agentenbasierte Workflows zur Automatisierung wissensintensiver Prozesse
• Verhandlungssicheres Deutsch sowie ausgeprägte kundenorientierte Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, auditfähige Dokumentationen für regulierte Umgebungen zu erstellen

Was diese Stelle ausmacht

• Zahlreiche individuelle Benefits