GenAI Engineer: Production-Ready RAG & Pipelines

Pro Informatik GmbH; Zürich; Vor Ort; CHF 140.000 - 180.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Pro Informatik GmbH in Zürich sucht eine erfahrene GenAI-Engineer, die robuste, produktionsreife GenAI-Lösungen entwickelt, insbesondere Retrieval-Augmented Generation (RAG), und dabei modernste AI-Technologien sowie bewährte Software-Engineering-Praktiken anwendet.

Sie arbeiten an skalierbaren Datenpipelines, APIs und der Integration in Unternehmenssysteme, arbeiten mit Cloud Engineers, Data Scientists und DevOps zusammen, und überwachen Betrieb und Optimierung in Produktionsumgebungen.

Qualifikationen

• Mehrjährige Erfahrung im Engineering von GenAI-Lösungen, insbesondere Retrieval-Augmented Generation (RAG), sowie Prompt- und Context-Engineering.
• Fundierte Kenntnisse in LangChain, LangFuse und verwandten AI-Frameworks.
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen, idealerweise Azure und zugehörigen Services.
• Solide CI/CD-Pipelines, API-Entwicklung zur Modellintegration, LLM-Tracing und LLM-Ops.
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
• Teamfähigkeit und strukturierte Arbeitsweise.

Aufgaben

• Design, Implementierung und Evaluierung von GenAI-Lösungen, insbesondere RAG.
• Aufbau, Bereitstellung und Wartung skalierbarer Datenpipelines und APIs.
• Überwachung, Tuning und Betriebssicherung von GenAI-Infrastrukturen in Produktion.
• Zusammenarbeit mit Cloud Engineers, Data Scientists und DevOps-Teams sowie Stakeholdern.
• Technische Konzeption neuer AI-Use-Cases und deren Weiterentwicklung.

Kenntnisse

RAG engineering

Prompt engineering

Context engineering

LangChain

LangFuse

CI/CD Pipelines

Python

API development

LLMOps

Azure Cloud

Deutschkenntnisse

Englischkenntnisse

Tools

LangFuse

LangChain

Azure

Jobbeschreibung

Pro Informatik GmbH in Zürich sucht eine erfahrene GenAI-Engineer, die robuste, produktionsreife GenAI-Lösungen entwickelt, insbesondere Retrieval-Augmented Generation (RAG), und dabei modernste AI-Technologien sowie bewährte Software-Engineering-Praktiken anwendet.

Sie arbeiten an skalierbaren Datenpipelines, APIs und der Integration in Unternehmenssysteme, arbeiten mit Cloud Engineers, Data Scientists und DevOps zusammen, und überwachen Betrieb und Optimierung in Produktionsumgebungen.