Senior GenAI Engineer

PROSTAFF Schweiz GmbH; Zürich; Vor Ort; CHF 150.000 - 190.000; Vollzeit

Zusammenfassung

PROSTAFF Schweiz GmbH in Zürich sucht einen erfahrenen Senior GenAI Engineer mit Fokus auf Generative AI und Retrieval-Augmented Generation (RAG). Sie entwickeln produktive GenAI-Lösungen, realisieren Use Cases von der Konzeption bis zum Betrieb und unterstützen den Aufbau einer GenAI-Plattform.

Zu den Aufgaben gehören die Implementierung, Optimierung von RAG-Anwendungen, Aufbau skalierbarer Datenpipelines, API-Entwicklung, CI/CD und Überwachung der Systeme.

Qualifikationen

• Entwicklung, Implementierung und Evaluation robuster, produktionsreifer GenAI-Lösungen mit Schwerpunkt RAG.
• Aufbau und Wartung skalierbarer Datenpipelines und APIs für GenAI-Anwendungen.
• Mitgestaltung der GenAI-Plattform zur effizienten Umsetzung neuer Use Cases.
• CI/CD-Pipelines, automatisierte Tests und Deployments, plus kontinuierliche Validierung von GenAI-Lösungen.
• Zusammenarbeit mit Cloud Engineers, Data Scientists und DevOps-Teams

Aufgaben

• Entwicklung, Implementierung und Evaluation robuster GenAI-Lösungen mit Schwerpunkt RAG.
• Aufbau skalierbarer Datenpipelines und APIs für GenAI-Anwendungen, Inferenz und Echtzeit-Integration.
• Mitgestaltung der GenAI-Plattform und Realisierung neuer Use Cases.
• Implementierung von CI/CD-Pipelines, automatisierten Tests und Deployments sowie Validierung von Lösungen.
• Zusammenarbeit mit Cloud Engineers, Data Scientists und DevOps-Teams

Kenntnisse

GenAI

RAG

Python

LLMOps

Prompt Engineering

API development

CI/CD

Java

Spring

PowerShell

Bash

LangChain

Langfuse

Azure

Azure AI Foundry

Azure AI Search

Container Apps

Tools

LangChain

Langfuse

Azure AI Foundry

Azure AI Search

Container Apps

App Service

CI/CD pipelines

Jobbeschreibung

Für unseren Kunden im Finanzumfeld suchen wir einen erfahrenen Senior GenAI Engineer mit Schwerpunkt Generative AI und Retrieval-Augmented Generation (RAG). Du entwickelst produktive RAG-Anwendungen weiter, realisierst neue Use Cases von der technischen Konzeption bis zum Betrieb und unterstützt den Aufbau einer GenAI-Plattform.

• Entwicklung, Implementierung und Evaluation robuster, produktionsreifer GenAI-Lösungen mit Schwerpunkt RAG.

• Laufende Weiterentwicklung und Optimierung bestehender RAG-Anwendungen sowie Umsetzung neuer AI Use Cases, Patterns und Self-Service-Funktionen.

• Aufbau und Wartung skalierbarer Datenpipelines und APIs für GenAI-Anwendungen, Inferenz und die Echtzeit-Integration in Unternehmenssysteme.

• Mitgestaltung der GenAI-Plattform, um neue Use Cases effizient umzusetzen.

• Umsetzung von CI/CD-Pipelines, automatisierten Tests und Deployments sowie kontinuierlicher Validierung von GenAI-Lösungen.

• Überwachung und Optimierung produktiver Anwendungen hinsichtlich Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und fachlichem Nutzen.

• Enge Zusammenarbeit mit Cloud Engineers, Business Engineers, Data Scientists, weiteren DevOps-Teams und Fachbereichen, um Prototypen in betriebsfähige Lösungen zu überführen.

• Tiefgehendes Verständnis von GenAI-Technologien, insbesondere RAG, sowie praktische Erfahrung im Prompt- und Context-Engineering.

• Vertrautheit mit Frameworks und Tools wie LangChain und Langfuse.

• Fundierte Kenntnisse in Cloud-Plattformen, idealerweise Microsoft Azure mit App Service, Container Apps, Azure AI Foundry und Azure AI Search; Erfahrung mit vergleichbaren Cloud-Plattformen ist ebenfalls relevant.

• Solide Erfahrung mit CI/CD-Pipelines und der API-Entwicklung zur Integration von Modellen.

• Praktische Kenntnisse in LLM-Tracing, LLMOps und der Evaluation von GenAI-Anwendungen.

• Fundierte Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung mit Scripting-Sprachen wie Bash oder PowerShell.

• Erfahrung mit Testautomatisierung, automatisierten Deployments und iterativer Validierung von GenAI-Lösungen.

• Kenntnisse in Java, Spring und Spring AI sind von Vorteil.