AI Solutions Engineer (BE-CSS-ISA-2026-115-LD)

Einführung: Sie werden an vorderster Front bei der Anwendung künstlicher Intelligenz auf Beschleunigersteuersysteme und operative Workflows bei CERN arbeiten. Durch die Zusammenarbeit über die BE-CSS-Gruppe und den breiteren Beschleuniger- und Technologie-Sektor (ATS) hinweg werden Sie praktische AI-Lösungen entwerfen, entwickeln und bereitstellen – von LLM-basierten Wissensassistenten bis hin zu agentischen AI-Workflows. Ein definierendes Merkmal Ihrer Rolle wird die Mitarbeit im neu eingerichteten ATS-AI-Kernteam sein, wo Sie Expertenwissen in LLM- und agentischen AI-Systemen, sicheren Wissensverbindern und sicheren Agenten-Deploy-Mustern bereitstellen werden. Ihre Arbeit wird sich über handfesten Software-Entwicklungen, cross-gruppale Zusammenarbeit und technische Führung erstrecken – eine hervorragende Gelegenheit, mit Ingenieuren und Wissenschaftlern aus ganz CERN zusammenzuarbeiten und die AI-Fähigkeiten der Organisation auf bedeutende und nachhaltige Weise zu gestalten. Funktionen: Beitrag zur AI-getriebenen Evolution des Software-Produkt-Portfolios der BE-CSS-Gruppe, Identifizierung und Umsetzung von Möglichkeiten, AI-Fähigkeiten in Gruppenanwendungen einzubetten. Entwurf und Entwicklung von LLM-basierten Lösungen, einschließlich eines First-Line-Support-Chatbots, der von Retrieval-augmented-Generation-(RAG)-Pipelines, Vektor-Datenbanken und sicheren Wissensverbindern unterstützt wird, in enger Zusammenarbeit mit dem CERN-IT-Department, das die zugrunde liegende MLOPs-Plattform bereitstellt. Beitritt zum ATS-AI-Kernteam und Übernahme einer wichtigen Rolle bei der Einführung von LLM/agentischen AI- und Wissenssystemen, Beitrag zu wiederverwendbaren Mustern, Bewertungsrahmen und sicheren Agenten-Deploy-Praktiken im gesamten Sektor. Zusammenarbeit mit Ingenieuren, Domänenexperten und Wissenschaftlern aus ganz CERN – einschließlich CERN-IT, BE-CSS-Kollegen und anderer ATS-Gruppen – um AI-Lösungen mit operativen Bedürfnissen und organisatorischen Standards abzustimmen. Beitrag zu anderen AI-bezogenen Initiativen in der BE-CSS-Gruppe und im gesamten ATS-Sektor, Teilen von Expertenwissen und Anpassen an aufkommende Prioritäten im sich schnell entwickelnden Bereich der angewandten AI. Hilfe bei der Definition und Bereitstellung der zentralen AI-Infrastruktur, die im gesamten ATS benötigt wird, Beitrag zu gemeinsam genutzten Tools, Referenzarchitekturen, MLOps-Praktiken und Bewertungsrahmen, die es Gruppen ermöglichen, AI-Lösungen sicher und effizient zu adoptieren. Master-Abschluss oder gleichwertige relevante Erfahrung im Bereich Informatik oder einem verwandten Feld. Erfahrung: Solide Erfahrung in Python-Software-Entwicklung, einschließlich Entwurf und Bereitstellung von produktionsreifen Anwendungen in einer kollaborativen Ingenieur-Umgebung. Praktisches Wissen über LLM-Frameworks (wie LangChain oder LlamaIndex) und hands-on-Erfahrung beim Aufbau von Retrieval-augmented-Generation-(RAG)-Pipelines und Arbeit mit Vektor-Datenbanken, Chunking- und Einbettungstechniken. Vertrautheit mit agentischen AI-Orchestrierungsansätzen und dem Model-Context-Protocol (MCP) oder eine starke Motivation und nachgewiesene Fähigkeit, dieses Wissen schnell zu entwickeln. Verständnis für Bewertungs- und Sicherheitsrahmen für LLM-basierte Systeme, einschließlich Techniken zur Beurteilung von Zuverlässigkeit, Ausgabequalität und verantwortungsvoller Bereitstellung. Erfahrung mit MLOps-Praktiken und CI/CD-Workflows; Fähigkeit, klare technische Dokumentation zu schreiben und komplexe Ideen einem diversen Publikum zu vermitteln. Fähigkeit, effektive Arbeitsbeziehungen aufzubauen und sich klar mit Kollegen aus verschiedenen wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Hintergründen zu verständigen, einschließlich nicht-technischer Zuhörer. Neugier auf die Anwendung von AI in komplexen wissenschaftlichen und operativen Umgebungen, mit einer Offenheit, den Beschleuniger-Domain-Kontext durch direkte Auseinandersetzung mit seinen Herausforderungen zu erlernen. Technische Kompetenzen: Kenntnisse von Programmier-Techniken und -Sprachen: insbesondere Python. Architektur und Design von IKT-Systemen. Identifizierung und Auswahl von relevanten aufkommenden IKT-Technologien. Entwicklung, Validierung und Bereitstellung von Machine-Learning- und AI-Lösungen. Entwurf und Implementierung von Daten-Pipelines und Wissens-Retrieval-Systemen. Verhaltens-Kompetenzen: Ergebnisse erzielen: strukturierte und organisierte Arbeitsweise; Fähigkeit, Prioritäten zu setzen und Aufgaben mit Ergebnissen im Sinn zu planen. Verantwortung zeigen: gewissenhaft und zuverlässig arbeiten; Versprechen einhalten. Probleme lösen: pragmatischer Ansatz; Verständnis für den Wert der Übernahme generischer anstelle von 'gold-plated'-technischen Lösungen. Im Team arbeiten: Aufbau und Aufrechterhaltung konstruktiver und effektiver Arbeitsbeziehungen. Flexibilität zeigen: sich schnell und geschickt an veränderte Prioritäten und Anforderungen anpassen. Sprachkenntnisse: Gesprochenes und geschriebenes Englisch, mit dem Engagement, Französisch zu lernen. Zulassung und Bewerbungsfrist: Vielfalt ist seit der Gründung von CERN ein integraler Bestandteil der Mission und ein etablierter Wert der Organisation. Die Beschäftigung eines vielfältigen Arbeitskräftebestands ist für unseren Erfolg von zentraler Bedeutung. Wir begrüßen Bewerbungen aus allen Mitgliedstaaten und assoziierten Mitgliedstaaten. Diese Stelle wird so schnell wie möglich besetzt, und Bewerbungen sollten normalerweise spätestens am 05.07.2026 um 23:59 CEST bei uns eingehen. Arbeitsbedingungen: Vertragstyp: Vertrag mit begrenzter Dauer (5 Jahre). Unter bestimmten Bedingungen können Inhaber von Verträgen mit begrenzter Dauer für eine unbefristete Stelle bewerben. Arbeitszeit: 40 Stunden pro Woche Job-Flexibilität: Hybrid Job-Grad: 6-7 Job-Referenz: BE-CSS-ISA-2026-115-LD Feld der Arbeit: Software-Engineering und IT Bench-Mark-Job-Titel: Computing Engineer Globale Vorteile Ein wettbewerbsfähiges Geha