AI Platform Engineer – GenAI & Cloud Infrastructure (m/w/d)

Rocken; Zürich; Híbrido; CHF 140.000 - 210.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Homeoffice

Flexible Arbeitszeit

Markt- und leistungsgerechte Löhne

Modernes Büro mit Infrastruktur

Flache Hierarchien

Weiterbildungs- und Entwicklungsmf6g­

Descripción de la vacante

Rocken in Zürich sucht einen erfahrenen AI Platform Engineer, der die Grundlage für die nächste Generation intelligenter Anwendungen schafft. Im Fokus stehen der Aufbau leistungsfähiger AI-Plattformen, die Modellentwicklung, Generative KI und automatisierte Prozesse in den Unternehmensbetrieb integrieren.

Sie bringen mehrjährige Erfahrung in Platform Engineering, MLOps und Cloud-Infrastruktur mit, arbeiten routiniert mit Python, Kubernetes und Docker und gestalten CI/CD-gestützte Deployments

Formación

• Mehrjährige Erfahrung im Platform Engineering, MLOps, DevOps oder Cloud Infrastructure.
• Praktische Erfahrung mit Aufbau und Betrieb produktiver AI-/ML-Plattformen.
• Gute Python-Kenntnisse und moderne Software-Engineering-Praktiken.
• Erfahrung mit Kubernetes, Docker und containerisierten Architekturen.
• Kenntnisse in LLM-Integration und Inference-Technologien.
• Praxis mit RAG, Embeddings, Vector Databases, LangChain/LangGraph.
• Vertrautheit mit Azure/AWS/Google Cloud.
• CI/CD, Infrastructure as Code, automatisiertes Testing/Deployment.
• LLMOps, Model Monitoring, AI Evaluation, Performance-Optimierung.
• IAM, Secrets Management, Netzwerksicherheit, Cloud Security.
• Analytische Denkweise, Engineering-Mentalität und Problemlösungsfähigkeit.

Responsabilidades

• Entwicklung und Betrieb moderner Plattformarchitekturen für generative KI und datengetriebene Anwendungen.
• Aufbau skalierbarer AI-Umgebungen für Large Language Models.
• Implementierung effizienter LLM-Serving- und Inference-Infrastrukturen.
• Entwicklung automatisierter Pipelines für Model Deployment, Versionierung und Testing.
• Integration von RAG-Architekturen, Embeddings und Vector Databases.
• Aufbau containerbasierter Laufzeitumgebungen mit Docker/Kubernetes.
• CI/CD- und Infrastructure-as-Code-Prozessen für reproducible AI-Deployments.
• Monitoring, Logging und Observability von Modellen und Datenflüssen.
• Sicherstellung von Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Performance und Security.
• Evaluation neuer Technologien zur Weiterentwicklung der AI-Infrastruktur.

Conocimientos

Python

Platform Engineering

MLOps

DevOps

Cloud Infrastructure

AI-/ML-Platform

Herramientas

Kubernetes

Docker

LangChain

LangGraph

CI/CD-Tools

Descripción del empleo

AI Platform Engineer - GenAI & Cloud Infrastructure (m/w/d)

Rolle

Du möchtest die technologische Grundlage für die nächste Generation intelligenter Anwendungen schaffen? Im Zentrum dieser Position steht der Aufbau leistungsfähiger AI-Plattformen, die moderne Machine-Learning-Modelle, generative KI und intelligente Automatisierung in den produktiven Unternehmenseinsatz bringen. Eine anspruchsvolle Aufgabe für Engineering-Experten, die innovative Technologien mit skalierbarer Infrastruktur verbinden möchten.

Qualifikationen

• Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Platform Engineering, MLOps, DevOps oder Cloud Infrastructure.
• Fundierte praktische Erfahrung mit dem Aufbau und Betrieb produktiver AI- oder Machine-Learning-Plattformen.
• Sehr gute Kenntnisse in Python sowie Erfahrung mit modernen Software-Engineering-Praktiken.
• Erfahrung mit Kubernetes, Docker und containerisierten Applikationslandschaften.
• Kenntnisse in der Integration und Bereitstellung von LLMs sowie im Umgang mit modernen Inference-Technologien.
• Praxiserfahrung mit RAG, Embeddings, Vector Databases und AI-Orchestrierungsframeworks wie LangChain oder LangGraph.
• Vertrautheit mit Cloud-Plattformen wie Azure, AWS oder Google Cloud.
• Erfahrung mit CI/CD, Infrastructure as Code, automatisiertem Testing und Deployment-Prozessen.
• Verständnis für LLMOps, Model Monitoring, AI Evaluation und Performance-Optimierung.
• Kenntnisse in den Bereichen IAM, Secrets Management, Netzwerksegmentierung und Cloud Security.
• Analytische Denkweise, ausgeprägte Engineering-Mentalität und Freude daran, komplexe technische Herausforderungen nachhaltig zu lösen.

Verantwortung

• Entwicklung und Betrieb moderner Plattformarchitekturen für generative KI, Machine Learning und datengetriebene Anwendungen.
• Aufbau skalierbarer AI-Umgebungen für die Bereitstellung und Orchestrierung von Large Language Models.
• Implementierung leistungsfähiger LLM-Serving- und Inference-Infrastrukturen unter Berücksichtigung von Performance, Latenz und Ressourceneffizienz.
• Entwicklung automatisierter Pipelines für Model Deployment, Versionierung, Testing und Lifecycle Management.
• Integration von RAG-Architekturen, Embedding-Modellen und Vector Databases in bestehende Plattformlandschaften.
• Aufbau containerbasierter Laufzeitumgebungen mit Docker, Kubernetes und modernen Cloud-Technologien.
• Implementierung von CI/CD- und Infrastructure-as-Code-Prozessen für reproduzierbare AI-Deployments.
• Etablierung von Monitoring-, Logging- und Observability-Lösungen zur Überwachung von Modellen, Datenflüssen und AI-Services.
• Sicherstellung von Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Performance und Security innerhalb der gesamten AI-Plattform.
• Kontinuierliche Evaluation neuer Technologien und Frameworks zur Weiterentwicklung der AI-Infrastruktur.

Benefits

• Homeoffice
• Interessante und abwechslungsreiche Tätigkeiten/Projekte
• Flexible Arbeitszeitgestaltung
• Markt- und leistungsgerechte Löhne
• Komfortables Büro mit moderner Infrastruktur
• Flache Hierarchien
• Attraktive Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten

Arbeitsort

Zürich

Kontakt

Joshua de Boers,
[phone]