GenAI Engineer: LLM & RAG Solutions

ti&m; Zürich; Vor Ort; CHF 120.000 - 180.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

ti&m academy

Liquid Working

Zusammenfassung

ti&m sucht eine erfahrene Fachkraft für GenAI-Anwendungen in Zürich. Du entwickelst LLM-basierte Applikationen, implementierst Retrieval-Augmented-Generation-Systeme und gestaltest AI-Workflows in enger Zusammenarbeit mit einem interdisziplinären Team.

Du bringst Expertise in MCP, Vektordatenbanken wie Qdrant, Embedding- und Re-Ranking-Modellen, sowie Open-Weight-LMs und multimodale Ansätze mit. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse runden das Profil ab.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Data Science oder verwandtem Gebiet.
• Nachgewiesene Erfahrung mit Retrieval-Augmented-Generation-Systemen (RAG).
• Erfahrung mit agentischen Systemen, AI-Workflows und MCP.
• Sorgfältige Evaluation von LLM-Lösungen; Erfahrung mit AEOPs und EDD.
• Vertrautheit mit Vektordatenbanken (z. B. Qdrant) und Embedding/Re-Ranking.

Aufgaben

• Konzeption und Implementierung von LLM-basierten Anwendungen.
• Entwicklung von Retrieval-Augmented-Generation-Systemen (RAG).
• Design und Realisierung von agentischen Systemen und AI-Workflows.
• Prompt- und Context-Engineering zur Steuerung von LLM-Lösungen.
• Evaluation und Observability über AI-Evaluation- und Observability-Plattformen.

Kenntnisse

GenAI-Entwicklung

Python-Entwicklung

LLM-Runtimes

Retrieval-Augmented-Generation

MCP-Context-Modelle

Open-Weight-LLMs

Cloud-IaC (Azure)

Kommunikation

Ausbildung

Master in Informatik oder Data Science

Tools

Qdrant

Embedding-Modelle

Re-Ranking-Modelle

LLM-Proxies/Gateways

Azure IaC

Jobbeschreibung

ti&m sucht eine erfahrene Fachkraft für GenAI-Anwendungen in Zürich. Du entwickelst LLM-basierte Applikationen, implementierst Retrieval-Augmented-Generation-Systeme und gestaltest AI-Workflows in enger Zusammenarbeit mit einem interdisziplinären Team.

Du bringst Expertise in MCP, Vektordatenbanken wie Qdrant, Embedding- und Re-Ranking-Modellen, sowie Open-Weight-LMs und multimodale Ansätze mit. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse runden das Profil ab.