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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

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

Jobbeschreibung

Senior AI Machine Learning Engineer (f/m/d)

Ihr Aufgabengebiet

• Leitung von Design, Entwicklung und Deployment von End-to-End AI/ML- und Generative-AI-Lösungen
• Aufbau von AI-gestützten Anwendungen wie Chatbots, RAG-Systemen und Agentic-AI-Lösungen mit robusten Evaluations-, Monitoring- und Performance-Frameworks
• Entwicklung und Wartung 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 zur Sicherstellung von Codequalität, Tests, Reproduzierbarkeit, automatisierten Releases und produktionsreifen AI-Deployments
• Bereichsübergreifende Zusammenarbeit mit Business-, Produkt-, Daten-, Sicherheits- und Betriebsteams in agilen Umgebungen
• Fachliche Führung, Produktionssupport und Mentoring von Junior AI Engineers sowie Förderung einer Kultur des kontinuierlichen Lernens und Wissensaustauschs

Was Sie ausmacht

• Fundierte Kenntnisse in Python und modernen AI-Ökosystemen wie LangChain, LangGraph, PyTorch, Ollama, vLLM und verwandten Frameworks
• Umfangreiche Erfahrung im Design, Deployment und Betrieb von Enterprise-Generative-AI-Lösungen, inklusive Chatbots, RAG-Architekturen, LLM-Anwendungen und lokal gehosteten LLM-Deployments
• Erfahrung mit Azure Cloud AI Plattformen, Oracle-Datenbanken und Enterprise-Integrationstechnologien für skalierbare und sichere AI-Lösungen
• Vertiefte Kenntnisse in Machine Learning und NLP, u. a. Sentiment-Analyse, NER, Dokumentklassifikation, Themenmodellierung und Sprachverständnis-Systeme
• Starke MLOps/AIOps-Expertise, u. a. reproduzierbare Pipelines, automatisierte Evaluation, Modellversionierung, Feature Stores, Observability, CI/CD-Automatisierung und AI-Lifecycle-Management
• Praktische Erfahrung mit Data Engineering und verteiltem Computing im grossen Massstab, u. a. mit Apache Spark, Ray, Kafka und Qlik
• Ausgewiesene fachliche 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-driven Unternehmenskultur mit globaler Infrastruktur
• Innovatives Arbeitsumfeld geprägt von Digitalisierung, neuen mobilen Zahlungsmethoden und Kundenerlebnis
• Vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten in unterschiedlichen Rollen