Senior GenAI Engineer – Python / LangGraph / LLM Agents

PROSTAFF Schweiz GmbH; Zürich; On-site; CHF 120,000 - 180,000; Full time

Job summary

PROSTAFF Schweiz GmbH sucht einen erfahrenen Senior GenAI Engineer mit Fokus auf LLMs und agentische KI-Systeme. Ziel ist eine KI-gestützte Lösung zur digitalen Gesprächsvorbereitung für den Aussendienst, integriert in eine Chat-Plattform.

Sie arbeiten mit Python-Backend-Entwicklern und Plattformteams, implementieren LLM-Anwendungen, orchestrieren Agenten-Workflows und realisieren RAG-Lösungen inkl. Tests und produktionsnaher Bereitstellung.

Qualifications

• Fundierte praktische Erfahrung mit produktionsnahen GenAI- und LLM-Anwendungen.
• Sehr gute Kenntnisse in Python und im Umgang mit KI-Frameworks.

Responsibilities

• Konzeption und Umsetzung der GenAI-Komponenten bis zur produktionsnahen Bereitstellung.
• Entwicklung von LLM-basierten Anwendungen und KI-Agenten mit Python.
• Orchestrierung agentischer Workflows mit LangGraph/LangChain oder vergleichbaren Frameworks.
• Umsetzung von RAG-Lösungen, Web-Crawling, Datenaufbereitung und Retrieval.
• Tool-Calling, Zustandsmanagement und LLM-Evaluation.
• Integration der KI-Agenten in eine Chat-Assistenten-Plattform (A2A).
• Zusammenarbeit mit Backend, Architektur-, Security- und Plattformteams.
• Durchführung von Tests, technischer Dokumentation und Vorbereitung der Bereitstellung.

Skills

Python

LLMs

Agenten-KI-Systeme

LangGraph

LangChain

Tools

LangGraph

LangChain

Job description

Für ein innovatives KI-Projekt im Versicherungsumfeld suchen wir einen erfahrenen Senior GenAI Engineer mit Schwerpunkt auf Large Language Models (LLMs), agentischen KI-Systemen und Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Ziel ist die Entwicklung einer intelligenten Lösung zur digitalen Gesprächsvorbereitung für den Aussendienst, die als KI-Agent in eine bestehende Chat-Assistenten-Plattform integriert wird.

• Gemeinsam mit einem Python Backend Engineer und dem bestehenden Entwicklungsteam übernehmen Sie die Konzeption und technische Umsetzung der GenAI-Komponenten bis zur produktionsnahen Bereitstellung.

• Entwicklung und Implementierung von LLM-basierten Anwendungen und KI-Agenten mit Python

• Konzeption und Orchestrierung agentischer Workflows mit LangGraph, LangChain oder vergleichbaren Frameworks

• Entwicklung und Implementierung von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Lösungen

• Umsetzung von Web-Crawling, Datenaufbereitung und Retrieval-Prozessen

• Implementierung von Tool-Calling, Zustandsmanagement und LLM-Evaluation

• Integration der KI-Agenten in eine bestehende Chat-Assistenten-Plattform mittels Agent-to-Agent-Kommunikation (A2A)

• Zusammenarbeit mit Backend Engineering, Architektur-, Security- und Plattformteams

• Durchführung von Tests, technische Dokumentation und Vorbereitung der produktionsnahen Bereitstellung

• Fundierte praktische Erfahrung mit produktionsnahen GenAI- und LLM-Anwendungen

• Sehr gute Kenntnisse in Python

• Praktische Erfahrung mit LangGraph, LangChain oder vergleichbaren Agenten-Frameworks

• Erfahrung in der Entwicklung und Orchestrierung agentischer KI-Systeme

• Fundierte Kenntnisse in RAG, Tool-Calling, Zustandsmanagement und LLM-Evaluation

• Erfahrung mit Web-Crawling, Datenaufbereitung und Retrieval

• Erfahrung mit APIs und der Integration von LLM-basierten Anwendungen

• Selbstständige, lösungsorientierte Arbeitsweise und ausgeprägte Teamfähigkeit