GenAI Engineer

Swisslinx AG; Zürich; Vor Ort; CHF 120.000 - 200.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Mitarbeit an produktiven GenAI-Anw W

Hochmoderner Arbeitsort mit guter ÖV

16-Monats-Vertrag

Effiziente Bewerbungsprozess

Zusammenfassung

Swisslinx AG sucht eine erfahrene Fachkraft für GenAI-Lösungen, RAG-Entwicklung und Plattformbetrieb. Sie konzipieren, implementieren und skalieren komplexe Use Cases, integrieren Inferenzdienste in Unternehmenssysteme und arbeiten eng mit Data Scientists, Cloud Engineers und DevOps-Teams zusammen.

Vorausgesetzt werden tiefe Kenntnisse in Python, Cloud-Umgebungen (Azure bevorzugt), sowie Erfahrung mit LangChain, Langfuse und modernen CI/CD-Prozessen.

Qualifikationen

• Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb produktiver GenAI-Lösungen.
• Fundiertes Verständnis von RAG, Prompt Engineering und Context Engineering
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
• Kenntnisse in LLM-Tracing, LLMOps und der Evaluation von GenAI-Anwendungen
• Erfahrung mit LangChain, Langfuse oder vergleichbaren Frameworks

Aufgaben

• Entwicklung, Implementierung und Evaluation robuster GenAI- und RAG-Lösungen.
• Technische Konzeption und Umsetzung neuer AI Use Cases sowie kontinuierliche Optimierung.
• Aufbau, Bereitstellung und Wartung skalierbarer Datenpipelines und APIs
• Integration von AI-Modellen und Inferenzdiensten in Unternehmenssysteme
• Automatisierung von Tests, Deployments und iterativen Validierungsprozessen
• Monitoring, Tracing und Tuning produktiver GenAI-Lösungen
• Mitarbeit am Aufbau wiederverwendbarer Plattform- und Self-Service-Komponenten
• Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Cloud Engineers und DevOps-Teams
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung mit Bash oder PowerShell

Kenntnisse

GenAI

RAG

Python

Cloud

CI/CD

LLMOps

LangChain

Tools

Azure

Azure AI Foundry

Azure AI Search

App Service

Container Apps

Langfuse

LangChain

API Development

CI/CD tooling

Jobbeschreibung

In dieser anspruchsvollen Funktion entwickeln und optimieren Sie produktive RAG-Anwendungen und begleiten neue GenAI Use Cases von der technischen Konzeption bis zum stabilen Betrieb. Gleichzeitig wirken Sie am Ausbau einer GenAI-Plattform mit, die eine effiziente und wiederverwendbare Umsetzung weiterer Anwendungsfälle ermöglicht.

Job description

• Entwicklung, Implementierung und Evaluation robuster, produktionsreifer GenAI- und RAG-Lösungen
• Technische Konzeption und Umsetzung neuer AI Use Cases sowie kontinuierliche Optimierung bestehender Anwendungen
• Aufbau, Bereitstellung und Wartung skalierbarer Datenpipelines und APIs
• Integration von AI-Modellen und Inferenzdiensten in Unternehmenssysteme
• Automatisierung von Tests, Deployments und iterativen Validierungsprozessen
• Monitoring, Tracing und Tuning produktiver GenAI-Lösungen
• Mitarbeit am Aufbau wiederverwendbarer Plattform- und Self-Service-Komponenten
• Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Business Engineers, Cloud Engineers, DevOps-Teams und Fachbereichen
• Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb produktiver GenAI-Lösungen
• Fundiertes Verständnis von RAG, Prompt Engineering und Context Engineering
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung mit Bash oder PowerShell
• Fundierte Cloud-Erfahrung, idealerweise mit Microsoft Azure
• Praxis mit Services wie Azure AI Foundry, Azure AI Search, App Service oder Container Apps beziehungsweise mit vergleichbaren Cloud-Diensten
• Erfahrung mit CI/CD, API-Entwicklung, Testautomatisierung und automatisierten Deployments
• Kenntnisse in LLM-Tracing, LLMOps und der Evaluation von GenAI-Anwendungen
• Erfahrung mit LangChain, Langfuse oder vergleichbaren Frameworks
• Strukturierte, kollaborative Arbeitsweise in interdisziplinären Teams
• Erfahrung mit Java, Spring oder Spring AI ist von Vorteil.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Compensation benefits

• Mitarbeit an produktiven GenAI-Anwendungen mit konkretem Unternehmensbezug
• Einen modernen Arbeitsort mit sehr guten ÖV-Verbindungen
• Einen Vertrag mit einer Dauer von 16 Monaten
• Einen effizienten Bewerbungsprozess mit ein bis zwei Vorstellungsgesprächen