Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung von KI- und Datenlösungen und arbeite eng mit Kunden zusammen.
- Unternehmen: Artefact, eine innovative Strategie- und Datenberatung mit globaler Reichweite.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein dynamisches Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Hohe Sichtbarkeit und Wachstumsmöglichkeiten in einem unterstützenden Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit führenden Unternehmen.
- Qualifikationen: 5-8 Jahre Erfahrung in Daten-/KI-Engineering und exzellente Programmierkenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 72000 - 84000 € pro Jahr.
Wer ist Artefact? Artefact ist eine Strategie- und Datenberatung der nächsten Generation, die sich der Transformation von Organisationen durch Daten und KI widmet. Wir kombinieren die Strenge der besten Strategieberatung mit tiefem Fachwissen in Daten, Digitalem und Analytik, um unseren Kunden zu helfen, greifbare Geschäftsergebnisse zu erzielen. Mit über 1.800 Beratern, Datenwissenschaftlern und Ingenieuren in 23 Ländern arbeiten wir mit globalen Führungskräften wie Samsung, L’Oréal, Orange und Sanofi zusammen. Unser Büro in Romandie (Genf/Lausanne) steht im Mittelpunkt des Wachstums von Artefact und berät Kunden zu ihren dringendsten strategischen Herausforderungen – von KI-Strategie und Governance bis hin zu digitalen Transformationsfahrplänen und der Gestaltung neuer Geschäftsmodelle.
Hauptverantwortlichkeiten
- Als Senior Technical Consultant / Senior AI Engineer leiten Sie das Design und die Bereitstellung von wirkungsvollen KI- und Datenlösungen. Sie kombinieren praktische Ingenieurskunst mit Kundenberatung und führen multidisziplinäre Teams von der Chancenbewertung bis zur Produktionsbereitstellung.
- Lösungsarchitektur & -bereitstellung: Definieren Sie End-to-End-Architekturen (Daten, ML/LLM, APIs, Sicherheit), treffen Sie Build/Buy-Entscheidungen und treiben Sie Projekte von PoC bis zur Produktion unter Berücksichtigung von Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit und Kosten voran.
- Leitung komplexer PoCs & Pilotprojekte: Scoping, Prototyping und Validierung von KI/ML-Anwendungsfällen (einschließlich LLMs/GenAI, RAG, Feinabstimmung, Bewertung) und Umwandlung erfolgreicher Pilotprojekte in skalierbare Produkte.
- Fortgeschrittene Programmierung & Modellierung: Erstellen, Anpassen und Bewerten von ML/DL/LLM-Modellen mit Python (PyTorch, TensorFlow, HuggingFace, LangChain/LlamaIndex), einschließlich Prompt Engineering, Feinabstimmung/LoRA, Vektorsuche und Sicherheitsvorkehrungen.
- Cloud & MLOps/LLMOps: Entwerfen und Betreiben von Lösungen auf Azure, GCP oder AWS (CI/CD, Container, Modellbereitstellung, Feature Stores, Vektor-Datenbanken, Überwachung, Evaluierungs-Pipelines).
- Kundenberatung & Stakeholder-Management: Übersetzen von Geschäftszielen in technische Fahrpläne, Präsentation vor leitenden Stakeholdern, Risikomanagement und Sicherstellung messbarer Geschäftsauswirkungen.
- Qualität, Sicherheit & Governance: Durchsetzung von Best Practices für Datenschutz, Modellrisikomanagement, verantwortungsvolle KI und Dokumentation.
- Teamführung & Mentoring: Coaching von Ingenieuren/Beratern, Durchführung von Code- und Designüberprüfungen und Mitgestaltung von Lieferstandards und wiederverwendbaren Beschleunigern.
- Pre-Sales & Thought Leadership: Unterstützung bei Angeboten, Schätzungen und Arbeitsaufträgen; Beitrag zu Vermögenswerten, Vorträgen und Veröffentlichungen, die das KI-Angebot von Artefact vorantreiben.
Kandidatenprofil
- Ingenieur zuerst, Berater zweitens – mit einer Builder-Mentalität und einer Erfolgsbilanz im Versand.
- Erfahrung: 5–8+ Jahre in Daten-/ML-/KI-Engineering oder verwandten Rollen, einschließlich der End-to-End-Bereitstellung von Produktions-KI-Systemen (nicht nur Prototypen).
- Programmierung: Experte in Python; solide Softwaretechnik (Testing, Packaging, CI/CD). SQL erforderlich; Java/Scala/TypeScript von Vorteil.
- AI/ML: Praktische Erfahrung mit ML/DL und LLMs (Prompting, Feinabstimmung/LoRA, Embeddings/RAG, Bewertung & Beobachtbarkeit, Sicherheitsvorkehrungen).
- Cloud: Tiefgehende Erfahrung mit mindestens einer großen Cloud (Azure, GCP oder AWS) bei der Bereitstellung sicherer, skalierbarer Dienste.
- MLOps/LLMOps: Container (Docker/Kubernetes), Git, Pipelines (z.B. GitHub Actions/Cloud-nativ), Modellbereitstellung (FastAPI/TorchServe/Triton), Experimentverfolgung, Modellregistrierung, Vektor-Datenbanken (FAISS, Pinecone, pgvector, OpenSearch).
- Architektur & Daten: Entwurf von Daten-/ML-Plattformen, APIs, Microservices; Vertrautheit mit Datenpipelines und Streaming ist von Wert.
- Beratungsfähigkeiten: Anforderungsanalyse, Storytelling, Management von leitenden Stakeholdern und klare Dokumentation.
- Sprachen: Fließend in Deutsch und Englisch (schriftlich & mündlich) ist zwingend erforderlich; Französisch ist ein großer Vorteil.
- Arbeitsberechtigung: Sie müssen berechtigt sein, in der Schweiz zu arbeiten.
Schön zu haben
- Erfahrung mit verantwortungsvoller KI/Governance-Rahmen, Sicherheitsüberprüfungen und Kostenoptimierung.
- Branchenerfahrung in einer oder mehreren Branchen (z.B. Einzelhandel, Pharma, Fertigung, Finanzen).
- Beiträge zu Open-Source-Projekten, Veröffentlichungen oder Konferenzvorträgen.
Warum uns beitreten
- Strategie mit einem Datenvorteil: Arbeiten Sie an der Schnittstelle zwischen Vorstandstrategie und modernster KI-Engineering.
- Einfluss des Büros in Romandie: Hohe Sichtbarkeit ab dem ersten Tag; helfen Sie, unseren Schweizer Fußabdruck zu gestalten und direkt mit der Unternehmensleitung zusammenzuarbeiten.
- Lernen & Wachstum: Fortgeschrittene Schulungen in Strategie, AI/ML/LLM und Cloud; internationale Einsätze und Gemeinschaften der Praxis.
- Kultur der Macher: Innovation, Handeln, Zusammenarbeit. Wir bewegen uns schnell, erzielen Auswirkungen und unterstützen das Wachstum des anderen.
Standort: Lausanne / Genf (Romandie)
Wenn Sie nicht 100% der Kriterien erfüllen, möchten wir trotzdem von Ihnen hören. Leidenschaft, Neugier und Ergebnisorientierung sind wichtig – erzählen Sie uns von Ihrer.
Senior AI Engineer / Technical Consultant Arbeitgeber: Artefact
Artefact ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitskultur bietet, in der Eigenverantwortung und intellektuelle Neugier geschätzt werden. Mit einem starken Fokus auf kontinuierliches Lernen und persönlicher Weiterentwicklung ermöglicht das Unternehmen seinen Mitarbeitern, an der Spitze der KI-Revolution zu arbeiten und aktiv zur Gestaltung des Geschäftswachstums beizutragen. Die Standorte Berlin und München bieten nicht nur Zugang zu einem vielfältigen Kundenstamm, sondern auch die Möglichkeit, in einem schnell wachsenden Team mit hoher Sichtbarkeit zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior AI Engineer / Technical Consultant erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Artefact zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior AI Engineer / Technical Consultant mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior AI Engineer / Technical Consultant bei Artefact gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Artefact vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Artefact entscheidend sein!
