AI Solution Engineer CRM

Die Schweizerische Post AG; Bern, Neuenburg; Hybrid; CHF 120,000 - 180,000; Full time

Job summary

Die Schweizerische Post AG in Bern sucht eine/n Experten/-in für AI-Integrationen, der AI-Lösungen vom Prototyp bis zum produktiven Betrieb begleitet. Du entwickelst AI Agents, integrierst LLMs in CRM-Umgebungen rund um Support, Sales und Marketing und verbindest deren Schnittstellen mit internen Datenquellen.

Du arbeitest in einem agilen DevOps-Team, optimierst Prompts, Kontext und Modellwahl, vergleichst Modelle und leitest Tests.

Qualifications

• Fachhochschulabschluss in Informatik oder vergleichbare Ausbildung.
• Fundierte Praxis mit LLM-basierten Anwendungen und AI-Agent-Konzepte.
• Erfahrung in der Integration von AI-Lösungen in CRM- oder kundennahe Prozesse.

Responsibilities

• AI Agents entwickeln und in CRM-Prozesse integrieren.
• LLMs mit APIs, Datenquellen und Tools verknüpfen.
• Evaluationen, Tests und Release-Kriterien erstellen.
• Prompts, Kontext und Modellwahl optimieren.

Skills

AI-Entwicklung

LLM-Integration

CRM-Integration

DevOps

Education

Fachhochschulabschluss Informatik

Tools

Git

REST APIs

SQL

Kubernetes

Job description

Du möchtest AI-Lösungen entwickeln, die im Alltag wirklich etwas bewirken? Mit dir bringen wir moderne Generative-AI-Technologien entlang der gesamten Customer Journey von der Idee bis in den produktiven Betrieb. Du entwickelst AI Agents, integrierst Large Language Models ins CRM-Umfeld rund um Support, Sales und Marketing und verbindest deren Schnittstellen mit internen Daten und Business-Applikationen. Dabei arbeitest du in einem agilen DevOps-Team, das seine Lösungen gemeinsam verantwortet.

Das kannst du bewirken

• Du entwickelst AI Agents, Assistenten und automatisierte Lösungen und integrierst diese in CRM-nahe Prozesse, interne Applikationen und kundenzentrierte Workflows.
• Dabei verbindest du Large Language Models mit APIs, Datenquellen und Werkzeugen und arbeitest mit Tool Calling, strukturierten Outputs, Kontextmanagement sowie MCP-Servern.
• Du entwickelst automatisierte Evaluationen und Regressionstests, vergleichst Modelle und Versionen und beurteilst Qualität, Zuverlässigkeit, Latenz und Kosten.
• Den gesamten Lebenszyklus der AI-Lösungen begleitest du, analysierst Auswirkungen von Modell- und API-Upgrades und optimierst Prompts, Kontext, Modellwahl und Applikationslogik.
• Prototypen entwickelst du rasch, übersetzt fachliche Anforderungen in umsetzbare technische Lösungen und erkennst, wann AI, deterministische Logik oder eine Kombination aus beidem sinnvoll ist.
• Du arbeitest in einem agilen DevOps-Team, betreibst die Lösungen gemeinsam mit deinen Kolleginnen und Kollegen und unterstützt das Team durch Pairing, Code Reviews und technische Diskussionen.
• Als Bindeglied zwischen Business und Informatik bist du beratend in Projekten hinsichtlich des Einsatzes von AI- und ML Themen unterwegs und entwickelst mithilfe moderner Technologien innovative und digitale Instrumente.

Das bringst du mit

• Du verfügst über einen Fachhochschulabschluss in Informatik oder eine vergleichbare technische Ausbildung und bringst Erfahrung in der Umsetzung von AI-Integrationsprojekten über den gesamten Lebenszyklus hinweg mit.
• Fundierte Praxiserfahrung mit LLM-basierten Applikationen zeichnet dich aus, und du verfügst über ein gutes Verständnis moderner AI-Agent-Konzepte wie Tool Calling, Kontextmanagement, Evaluationen, Fallback-Mechanismen und Human-in-the-Loop-Prozesse.
• Erfahrung in der Integration von AI-Lösungen in CRM- oder kundennahe Prozesse, beispielsweise im Customer Service, bei der Verarbeitung von Kundenanliegen oder in Chat-Lösungen, rundet dein Profil ab.
• Mit deinem Know-how in der systematischen Evaluation von LLM-Lösungen entwickelst du Evaluationsdatensätze, automatisierte Tests sowie belastbare Release-Kriterien für Modell-, Prompt- und Applikationsänderungen.
• Dank deiner Kenntnisse im Prompt- und Context Engineering optimierst du AI-Lösungen gezielt hinsichtlich Qualität, Tokenverbrauch, Latenz, Kosten und Modellabhängigkeiten.
• Du kennst grundlegende RAG-Konzepte wie Embeddings, Chunking, Vektorsuche, Metadatenfilterung und Quellenangaben; ein Verständnis für Datensemantik, Ontologien oder Knowledge Graphs ist von Vorteil. Mit Git, REST APIs, SQL, Containern, bestehenden Kubernetes-Deployment-Templates und grundlegenden CI/CD-Abläufen bist du vertraut.
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse runden dein Profil ab. Französischkenntnisse sind von Vorteil.

Das bringst du mit Du verfügst über einen Fachhochschulabschluss in Informatik oder eine vergleichbare technische Ausbildung und bringst Erfahrung in der Umsetzung von AI-Integrationsprojekten über den gesamten Lebenszyklus hinweg mit. Fundierte Praxiserfahrung mit LLM-basierten Applikationen zeichnet dich aus, und du verfügst über ein gutes Verständnis moderner AI-Agent-Konzepte wie Tool Calling, Kontextmanagement, Evaluationen, Fallback-Mechanismen und Human-in-the-Loop-Prozesse. Erfahrung in der Integration von AI-Lösungen in CRM- oder kundennahe Prozesse, beispielsweise im Customer Service, bei der Verarbeitung von Kundenanliegen oder in Chat-Lösungen, rundet dein Profil ab. Mit deinem Know-how in der systematischen Evaluation von LLM-Lösungen entwickelst du Evaluationsdatensätze, automatisierte Tests sowie belastbare Release-Kriterien für Modell-, Prompt- und Applikationsänderungen. Dank deiner Kenntnisse im Prompt- und Context Engineering optimierst du AI-Lösungen gezielt hinsichtlich Qualität, Tokenverbrauch, Latenz, Kosten und Modellabhängigkeiten. Du kennst grundlegende RAG-Konzepte wie Embeddings, Chunking, Vektorsuche, Metadatenfilterung und Quellenangaben; ein Verständnis für Datensemantik, Ontologien oder Knowledge Graphs ist von Vorteil. Mit Git, REST APIs, SQL, Containern, bestehenden Kubernetes-Deployment-Templates und grundlegenden CI/CD-Abläufen bist du vertraut. Gute Deutsch- und Englischkenntnisse runden dein Profil ab. Französischkenntnisse sind von Vorteil.