AI Platform Architect

ti&m; Zürich; Vor Ort; CHF 140.000 - 190.000; Vollzeit

Zusammenfassung

ti&m in Zürich sucht eine erfahrene Fachkraft für die Konzeption und Umsetzung von AI-Plattformen. Sie arbeiten an innovativen Plattformprojekten, entwerfen Referenzarchitekturen und führen zentrale Arbeiten von der Evaluation bis zur Umsetzung durch.

Dabei arbeiten Sie eng mit ML-/AI-Engineers sowie Software-Developern zusammen und dienen als technischer Sparringspartner. Sie verfügen über ein Masterstudium in Informatik oder Data Science, bringen mehrjährige Praxis mit holistischen

Qualifikationen

• Mehrjährige Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von AI-Plattformen, idealerweise im produktiven Einsatz für Kunden oder eigene Produkte.
• Masterabschluss in Informatik, Data Science oder verwandtem Fachgebiet.
• Technisches Verständnis für holistische AI-Plattformen aus Open-Source-Bausteinen.
• Fähigkeit, Anforderungen in tragfähige Architekturentscheidungen zu übersetzen.
• Erfahrung mit agentischen Systemen und AI-Workflows, RAG-Systemen sowie MCP.

Aufgaben

• Konzeption und Design holistischer AI-Plattformen basierend auf Cloud oder Open-Source-Bausteinen.
• Definition der technischen Zielarchitektur und Ableitung konkreter Arbeitspakete.
• Hands-on in der Umsetzung: Implementierung zentraler Plattformkomponenten, Code-Reviews und Deployment.
• Mentoring und Coaching jüngerer Kolleginnen und Kollegen.
• Lead bei Offerten inkl. Koordination der beteiligten Expertinnen und Experten.

Kenntnisse

AI-Architektur entwerfen

Python-Software-Engineering

Stakeholder-Kommunikation

Mentoring/Coaching

Ausbildung

Master in Informatik/Data Science

Tools

Blob Storage (S3)

Relationale Datenbanken (SQL)

Vektordatenbanken

Open-Weight LLMs

Jobbeschreibung

Was dich erwartet

• Spannende und innovative AI-Plattform-Projekte für unsere Kunden: von Kreativ-Workshops über Proof-of-Concepts bis zur gemeinsamen Umsetzung produktiver Lösungen
• Konzeption und Design holistischer AI-Plattformen auf Basis von Cloud oder Open-Source-Bausteinen, von der Referenzarchitektur bis zur Auswahl und Integration der Komponenten
• Definition der technischen Zielarchitektur und Ableitung konkreter, umsetzbarer Arbeitspakete
• Hands-on in der Umsetzung: Implementierung zentraler Plattformkomponenten, Code-Reviews und Deployment über Cloud- und on-premises-Umgebungen hinweg
• Etablierung von Engineering-Standards und Best Practices für die Plattform, etwa in Bezug auf Evaluation, Observability und Deployment
• Technischer Sparringspartner für Stakeholder: Du übersetzt Anforderungen in tragfähige Architekturentscheidungen und wägst technische Optionen fundiert ab
• Enge Zusammenarbeit mit unseren ML- und AI-Engineers sowie Software-Developern
• Fachliches Mentoring und Coaching jüngerer Kolleginnen und Kollegen
• Fachlicher Lead bei Offerten inklusive Koordination der beteiligten Expertinnen und Experten
• Fortwährendes Lernen und stetige Weiterbildung sowie Einblicke in die verschiedenen Branchen unserer Kunden
• Abwechslung und spannende Zusammenarbeit in internen Projektteams sowie vor Ort bei unseren Kunden

Was du mitbringst

• Mehrjährige Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von AI-Plattformen, idealerweise im produktiven Einsatz für Kunden oder eigene Produkte
• Ein abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet
• Technisches Gespür dafür, wie sich holistische AI-Plattformen aus Open-Source-Bausteinen zusammensetzen lassen
• Fähigkeit, technische Anforderungen mit Stakeholdern zu klären und in tragfähige Architekturentscheidungen zu übersetzen
• Erfahrung mit agentischen Systemen und AI-Workflows, RAG-Systemen sowie dem Model Context Protocol (MCP)
• Sorgfältiger Umgang mit der Evaluation von Lösungen, vertraut mit Evaluation Driven Development (EDD) und AI-Evaluation- und Observability-Plattformen (AEOPs)
• Erfahrung mit Modell-Runtimes und LLM-Proxies bzw. Gateways
• Erfahrung mit Blob-Storage (S3) und relationalen Datenbanken (SQL)
• Vertraut mit modernen Vektordatenbanken, sowie Verständnis von Open-Weight Large Language Models, inklusive multimodaler Modelle
• Erfahrung mit Deployments sowohl in der Cloud als auch on-premises, plattform- und anbieterunabhängig
• Sicherer Umgang mit Python und Software-Engineering-Best-Practices
• Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten und Freude an der Zusammenarbeit mit Team und Kunden
• Verhandlungssicheres Deutsch und Englisch in Wort und Schrift