AI Software Engineer (w/m/d) 80-100%

Swiss Life AG; Zürich; Hybrid; CHF 120,000 - 160,000; Full time

Benefits offered by this job

Marktorientiertes Basissalär

Bonus in Abhängigkeit des Unternehmen-

Ferientage 25–30

Dienstjubiläen im Fünf-Jahresrhythmus

Flexible Arbeitszeit

Mobiles Office

Time-out-Modelle

Flexible Arbeitsmodelle 58+

Internes Weiterbildungsangebot

Unterstützung bei externer Aus- und-</

Job summary

Swiss Life AG in Zürich sucht einen pragmatischen AI Software Engineer, der Business-Probleme in produktionsreife Agentic-AI-Lösungen übersetzt. Sie arbeiten in interdisziplinären Teams und verbinden Software Engineering mit autonomen AI-Architekturen, RSI-Loops und Guardrails, um verlässliche, betriebsfähige Software mit spürbarem Mehrwert zu liefern.

Sie bringen mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im professionellen Software Engineering mit Fokus auf resiliente, produktionsreife Systeme sowie

Qualifications

• Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im professionellen Software Engineering mit Fokus auf resiliente, produktionsreife Systeme in agilen, interdisziplinären Teams; Praxiserfahrung in der Entwicklung und Produktivsetzung von Agentic-AI-Systemen (Multi-Agent Orchestration, Tool Use, MCP, State/Memory Management, RSI Patterns und Agentic RAG)
• Fundiertes Praxiswissen zu Frontier Reasoning, Multimodal- und Open-Weight-Modellen (OpenAI GPT, Claude, Gemini, Qwen, DeepSeek) inklusive Context Engineering, Model Routing, Structured Outputs sowie Automated Evals und Tracing
• Starke Software-Engineering- und Cloud-Native-Skills (Python und/oder TypeScript sowie .NET/C#und ASP.NET Core für Enterprise Backends) auf Azure und Kubernetes unter Einsatz von Azure AIFoundry und GitHub Actions, Copilot
• Solides Verständnis von Enterprise AI Security, Datenschutz und Governance (Least-PrivilegeAgent Permissions, Sandboxed Execution, Prompt-Injection Defense, Auditability)
• Lösungsorientierte, kommunikative und teamorientierte Persönlichkeit, die Business-Anforderungen rasch erfasst, mit AI-nativen Workflows innovative Lösungen entwickelt und messbaren Mehrwert schafft; Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit, Cross-Skilling und Mentoring runden dein Profil ab

Responsibilities

• End-to-End Engineering Ownership in fokussierten, interdisziplinären Vorhaben übernehmen: von der Anforderungsklärung und Architektur bis zu testbaren, deploybaren und operations-ready Produktionsservices (inkl. Observability, SLOs und Runbooks)
• Stateful Multi-Agent Workflows, Tool-Integrationen (MCP, A2A, Enterprise APIs), hybride Retrieval-/Memory-Pipelines sowie Recursive-Self-Improvement-(RSI)-Loops mit verlässlichen Guardrails entwerfen und orchestrieren
• Direkt mit Business Stakeholdern, Domain Experts, Architects und Engineers zusammenarbeiten, um die eigentlichen Business-Probleme im Kern zu verstehen, in pragmatische Lösungen zu übersetzen und mittels Automated Evals sowie User-Feedback kontinuierlich weiterzuentwickeln
• Cloud-native Services sowie CI/CD- und Evaluation-Pipelines mit GitHub und Azure aufbauen und betreiben sowie Best Practices und Engineering-Standards aktiv über Teams hinweg teilen

Skills

Agentic AI

Multi-Agent Orchestration

Context Engineering

Python

Azure

Tools

GitHub Actions

Copilot

Kubernetes

Azure AIFoundry

ASP.NET Core

Job description

Wir suchen einen pragmatischen, lösungsorientierten AI Software Engineer, der in dynamischen, interdisziplinären Teams strategische Business-Vorhaben in produktionsreife Agentic-AI-Lösungen umsetzt. Du denkst vom Business-Problem her und verbindest solides Software Engineering mit autonomen AI-Architekturen und Recursive Self-Improvement (RSI), um verlässliche, betriebsfähige Software mit spürbarem Mehrwert zu liefern.

Dein Verantwortungsbereich

• End-to-End Engineering Ownership in fokussierten, interdisziplinären Vorhaben übernehmen: von der Anforderungsklärung und Architektur bis zu testbaren, deploybaren und operations-ready Produktionsservices (inkl. Observability, SLOs und Runbooks)
• Stateful Multi-Agent Workflows, Tool-Integrationen (MCP, A2A, Enterprise APIs), hybride Retrieval-/Memory-Pipelines sowie Recursive-Self-Improvement-(RSI)-Loops mit verlässlichen Guardrails entwerfen und orchestrieren
• Direkt mit Business Stakeholdern, Domain Experts, Architects und Engineers zusammenarbeiten, um die eigentlichen Business-Probleme im Kern zu verstehen, in pragmatische Lösungen zu übersetzen und mittels Automated Evals sowie User-Feedback kontinuierlich weiterzuentwickeln
• Cloud-native Services sowie CI/CD- und Evaluation-Pipelines mit GitHub und Azure aufbauen und betreiben sowie Best Practices und Engineering-Standards aktiv über Teams hinweg teilen

Deine Stärken

• Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im professionellen Software Engineering mit Fokus auf resiliente, produktionsreife Systeme in agilen, interdisziplinären Teams; Praxiserfahrung in der Entwicklung und Produktivsetzung von Agentic-AI-Systemen (Multi-Agent Orchestration, Tool Use, MCP, State/Memory Management, RSI Patterns und Agentic RAG)
• Fundiertes Praxiswissen zu aktuellen Frontier Reasoning-, Multimodal- und Open-Weight-Modellen (OpenAI GPT, Claude, Gemini, Qwen, DeepSeek etc.) inklusive Context Engineering,Model Routing, Structured Outputs sowie Automated Evals und Tracing
• Starke Software-Engineering- und Cloud-Native-Skills (Python und/oder TypeScript sowie .NET/C#und ASP.NET Core für Enterprise Backends) auf Azure und Kubernetes unter Einsatz von Azure AIFoundry und GitHub (GitHub Actions, Copilot)
• Solides Verständnis von Enterprise AI Security, Datenschutz und Governance (Least-PrivilegeAgent Permissions, Sandboxed Execution, Prompt-Injection Defense, Auditability)
• Lösungsorientierte, kommunikative und teamorientierte Persönlichkeit, die Business-Anforderungen rasch erfasst, mit AI-nativen Workflows innovative Lösungen entwickelt und messbaren Mehrwert schafft; Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit, Cross-Skilling und Mentoring runden dein Profil ab

• Marktorientiertes Basissalär
• Bonus in Abhängigkeit des Unternehmenserfolgs und der persönlichen Leistung
• Zwischen 25 und 30 Ferientage
• Anerkennung der Dienstjubiläen im Fünf-Jahresrhythmus
• Flexible Arbeitszeit
• Mobile Office
• Time-out-Modelle
• Flexible Arbeitsmodelle 58+
• Internes Weiterbildungsangebot
• Unterstützung bei externer Aus- und Weiterbildung

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