AI Engineer

ti&m; Bern; On-site; CHF 120,000 - 170,000; Full time

Job summary

ti&m sucht einen erfahrenen GenAI-Entwickler, der an innovativen Projekten arbeitet und LLM-basierte Applikationen konzipiert sowie RAG-Systeme implementiert. Sie extrahieren strukturierte Informationen aus unstrukturierten Dokumenten und gestalten AI-Workflows mit Fokus auf Evaluation und Observability.

Sie arbeiten eng mit dem Team zusammen, bringen Expertise in MCP, Embeddings/LV-Datenbanken, und Open-Weight-LLMs ein, kommunizieren klar in Deutsch und Englisch und arbeiten idealerweise auch

Qualifications

Responsibilities

• Spannende und innovative GenAI-Projekte für unsere Kunden: von Kreativ-Workshops über Proof-of-Concepts bis zur gemeinsamen Umsetzung produktiver Lösungen
• Konzeption und Implementierung von LLM-basierten Applikationen
• Design und Umsetzung von Retrieval-Augmented-Generation-Systemen (RAG)
• Umsetzung von Structured Information Extraction aus unstrukturierten Dokumenten
• Design und Realisierung von agentischen Systemen und AI-Workflows
• Prompt- und Context-Engineering zur gezielten Steuerung von LLM-basierten Lösungen
• Sorgfältige Evaluation deiner Lösungen nach dem Prinzip des Evaluation Driven Development (EDD), inklusive Observability über AI-Evaluation- und Observability-Plattformen
• Du bringst deine Expertise auch in die Angebotsphase ein und gestaltest Offerten fachlich mit
• Optionale Berührungspunkte mit klassischem Software Engineering und MLOps: Wo es Sinn ergibt, arbeitest du eng mit unseren Software- und ML-Engineers zusammen
• Fortwährendes Lernen und stetige Weiterbildung im Bereich GenAI sowie Einblicke in die verschiedenen Branchen unserer Kunden
• Abwechslung und spannende Zusammenarbeit in internen Projektteams sowie vor Ort bei unseren Kunden

Skills

GenAI-Anwendungen entwickeln

Python

LLM-Runtimes

RAG & MCP

Vektordatenbanken (Qdrant)

AEOPs

Open-Weight LLMs

Infra as Code (IaC) Azure

Kommunikation

Deutsch/Englisch

Education

Masterabschluss Informatik/Data Science

Tools

Qdrant

LLM Proxies/Gateways

Job description

Was dich erwartet

• Spannende und innovative GenAI-Projekte für unsere Kunden: von Kreativ-Workshops über Proof-of-Concepts bis zur gemeinsamen Umsetzung produktiver Lösungen
• Konzeption und Implementierung von LLM-basierten Applikationen
• Design und Umsetzung von Retrieval-Augmented-Generation-Systemen (RAG)
• Umsetzung von Structured Information Extraction aus unstrukturierten Dokumenten
• Design und Realisierung von agentischen Systemen und AI-Workflows
• Prompt- und Context-Engineering zur gezielten Steuerung von LLM-basierten Lösungen
• Sorgfältige Evaluation deiner Lösungen nach dem Prinzip des Evaluation Driven Development (EDD), inklusive Observability über AI-Evaluation- und Observability-Plattformen
• Du bringst deine Expertise auch in die Angebotsphase ein und gestaltest Offerten fachlich mit
• Optionale Berührungspunkte mit klassischem Software Engineering und MLOps: Wo es Sinn ergibt, arbeitest du eng mit unseren Software- und ML-Engineers zusammen
• Fortwährendes Lernen und stetige Weiterbildung im Bereich GenAI sowie Einblicke in die verschiedenen Branchen unserer Kunden
• Abwechslung und spannende Zusammenarbeit in internen Projektteams sowie vor Ort bei unseren Kunden

Was du mitbringst

• Einige Jahre Erfahrung in der Entwicklung von GenAI-Anwendungen, idealerweise im produktiven Einsatz für Kunden oder eigene Produkte
• Ein abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet
• Nachgewiesene Expertise bei der Implementierung und Betrieb von Retrieval-Augmented-Generation-Systemen (RAG)
• Erfahrung mit agentischen Systemen und AI-Workflows sowie dem Model Context Protocol (MCP)
• Sorgfältiger Umgang mit der Evaluation von LLM-Lösungen, vertraut mit Evaluation Driven Development (EDD) und AI-Evaluation- und Observability-Plattformen (AEOPs)
• Vertraut mit modernen Vektordatenbanken, z. B. Qdrant, sowie mit Embedding- und Re-Ranking-Modellen
• Verständnis von Open-Weight Large Language Models, inklusive multimodaler Modelle
• Erfahrung mit LLM-Runtimes sowie LLM-Proxies bzw. Gateways
• Sicherer Umgang mit Python und Software-Engineering-Best-Practices
• Ausgeprägte Kommunikationsstärke und Freude an der Zusammenarbeit mit Team und Kunden
• Verhandlungssicheres Deutsch und Englisch in Wort und Schrift
• Von Vorteil: Cloud-Erfahrung in Infrastructure as Code (IaC), idealerweise Azure sowie Erfahrung mit Guardrailing von LLM-Anwendungen

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