Lead Generative AI Engineer (PhD) – Enterprise LLMs

Lead Generative AI Engineer (PhD) – Enterprise LLMs

Zug Vollzeit 80000 - 110000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite die Entwicklung von Generative AI-Lösungen in verschiedenen Geschäftsbereichen.
  • Unternehmen: AurigaVision AG, ein innovatives Unternehmen in der Schweiz.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf Forschung und Innovation.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI im Gesundheitswesen und führe ein kreatives Team.
  • Qualifikationen: Ph.D. und 3-5 Jahre Programmiererfahrung, idealerweise im Gesundheitswesen.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 110000 € pro Jahr.

AurigaVision AG sucht einen Generative AI / Machine Learning Engineer in Zug, Schweiz. Die Rolle umfasst die Leitung der Entwicklung und Optimierung von Generative AI-Lösungen in verschiedenen Geschäftsbereichen. Der erfolgreiche Kandidat wird einen Ph.D. und 3-5 Jahre Programmiererfahrung, insbesondere in der Gesundheitsbranche, haben.

Zu den Aufgaben gehören:

  • Architektur von unternehmensgerechten LLM-Lösungen
  • Leitung von AI-Engineering-Teams
  • Förderung von Innovation durch Forschung und Zusammenarbeit

Lead Generative AI Engineer (PhD) – Enterprise LLMs Arbeitgeber: AurigaVision AG

AurigaVision AG bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung in Zug, wo Innovation und Zusammenarbeit im Mittelpunkt stehen. Als Arbeitgeber fördern wir das Wachstum unserer Mitarbeiter durch kontinuierliche Weiterbildung und spannende Projekte im Bereich Generative AI. Unsere Unternehmenskultur ist geprägt von Teamgeist und einem starken Fokus auf die Entwicklung zukunftsweisender Lösungen, insbesondere im Gesundheitswesen.

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Kontaktdaten:

AurigaVision AG Recruiting-Team

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Lead Generative AI Engineer (PhD) – Enterprise LLMs mit Bravour zu bestehen

Generative AI
Machine Learning
Programmiererfahrung
Architektur von LLM-Lösungen
Teammanagement
Forschungskompetenz
Innovationsförderung