KI-Ingenieur

• 29. Juli 2026 • 100% • Unbefristete Dauer • Zürich Was Sie erwartet • Spannende und innovative GenAI-Projekte für unsere Kunden: von kreativen Workshops über Proofs of Concept bis hin zur gemeinsamen Implementierung produktiver Lösungen • Konzeption und Implementierung von Anwendungen auf Basis von LLMs • Konzeption und Implementierung von Retrieval Augmented Generation (RAG) Systemen • Implementierung der Extraktion strukturierter Informationen aus unstrukturierten Dokumenten • Konzeption und Realisierung von Agenten-Systemen und KI-Workflows • Prompt- und Context-Engineering für die gezielte Steuerung von LLM-basierten Lösungen • Strenge Evaluierung Ihrer Lösungen nach dem Prinzip der Evaluation-Driven Development (EDD), einschliesslich Observability via KI-Evaluations- und Observability-Plattformen • Sie bringen auch Ihre Expertise in der Angebotsphase ein und leisten technisch einen Beitrag zur Erstellung von Vorschlägen • Optionale Schnittstellen zur klassischen Softwareentwicklung und zum MLOps: Wenn es sinnvoll ist, arbeiten Sie eng mit unseren Software- und ML-Ingenieuren zusammen • Kontinuierliches Lernen und ständige Weiterbildung im Bereich GenAI sowie Einblicke in die verschiedenen Branchen unserer Kunden • Vielfalt und spannende Zusammenarbeit innerhalb interner Projektteams sowie vor Ort bei unseren Kunden Was Sie mitbringen • Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung von GenAI-Anwendungen, idealerweise im produktiven Einsatz für Kunden oder eigene Produkte • Ein Master in Informatik, Data Science oder einem verwandten Bereich • Nachgewiesene Expertise in der Implementierung und dem Betrieb von Retrieval Augmented Generation (RAG) Systemen • Erfahrung mit Agenten-Systemen und KI-Workflows sowie dem Model Context Protocol (MCP) • Strenge Handhabung der Evaluierung von LLM-Lösungen, Vertrautheit mit Evaluation-Driven Development (EDD) und KI-Evaluations- und Observability-Plattformen (AEOPs) • Kenntnisse moderner Vektordatenbanken, z. B. Qdrant, sowie von Embedding- und Re-ranking-Modellen • Verständnis von Open-Weights Large Language Models, einschliesslich multimodaler Modelle • Erfahrung mit LLM-Runtime-Umgebungen sowie LLM-Proxies oder Gateways • Beherrschung von Python und Best Practices in der Softwaretechnik • Exzellente Kommunikationsfähigkeiten und Freude an der Zusammenarbeit mit dem Team und den Kunden • Fliessende Beherrschung von Deutsch und Englisch in Wort und Schrift • Vorteil: Cloud-Erfahrung in Infrastructure as Code (IaC), idealerweise Azure, sowie Erfahrung im Guardrailing von LLM-Anwendungen Wir suchen Sie - kommen Sie in unser Team