GenAI Engineer

Swisslinx; Zürich; Vor Ort; CHF 140.000 - 180.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Zwei Tage Homeoffice pro Woche

Modernen Arbeitsort mit sehr guten ÖV‑

16 Monate Vertrag

Zusammenfassung

Swisslinx sucht eine/n erfahrene/n GenAI-/RAG-Entwickler/in in Zürich, um produktive GenAI-Lösungen zu entwickeln, implementieren und betreiben. Sie begleiten neue Use Cases von der technischen Konzeption bis zum stabilen Betrieb und tragen zum Aufbau einer GenAI-Plattform bei, die weitere Anwendungsfälle effizient umsetzbar macht.

Sie arbeiten eng mit Data Scientists, Cloud Engineers, DevOps-Teams und Fachbereichen zusammen, verfügen über Deutsch- und Englischkenntnisse und bringen mehrjährige

Qualifikationen

• 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.
• 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

Aufgaben

• Entwicklung, Implementierung und Evaluation robuster GenAI- und RAG-Lösungen.
• Technische Konzeption und Umsetzung neuer AI Use Cases sowie 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

Kenntnisse

GenAI-Lösungen

RAG

Prompt Engineering

Context Engineering

Python

Azure Cloud

CI/CD

LLMOps

LangChain

Java

Tools

Azure Foundry

Azure AI Search

App Service

Container Apps

Bash

PowerShell

Jobbeschreibung

• 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

About The Customer

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.

• 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
• 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

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

Requirements

• 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
• Zwei Tage Homeoffice pro Woche
• Einen Vertrag mit einer Dauer von 16 Monaten
• Einen effizienten Bewerbungsprozess mit ein bis zwei Vorstellungsgesprächen