Applied AI Engineer - Zürich

blp ist ein leistungsstarkes ETH- und HSG-Spin-off, das die ERP-Automatisierung mit KI neu definiert. Wir lösen echte Unternehmensprobleme mit modernster Technologie und einem starken Sinn für Eigenverantwortung. Unsere Lösung ist in über 40 Ländern im Einsatz und wird von mehr als 20.000 täglichen aktiven Nutzern verwendet, die täglich über 70.000 Prozesse automatisieren.

Unsere KI-gesteuerte ERP-Automatisierung transformiert Finanzen, Beschaffung, Logistik, Vertrieb und mehr. Als eines der am schnellsten wachsenden SaaS-Scale-ups der Schweiz sind wir stolz darauf, selbstfinanziert und vollständig im Besitz der Mitarbeiter zu sein. Unser Erfolg beruht auf tiefem Fachwissen in Technologie und Geschäftsprozessen, das ein überlegenes Produkt mit einer herausragenden Marktanpassung liefert, was durch unsere wachsende Kundenbasis, einschließlich Fortune-500-Unternehmen, bewiesen wird.

Unser schnelles Wachstum und die Karrieremöglichkeiten wurden mit dem LinkedIn Top Startup Award ausgezeichnet, und wir fangen gerade erst an. Unser Hauptsitz? Die ikonische Bahnhofstrasse in Zürich, ein passendes Zuhause für ein Unternehmen, das neu definiert, wie Unternehmen arbeiten.

Bereit, die Zukunft zu gestalten? Schließen Sie sich blp noch heute an.

Über die Position

Als unser Applied AI Engineer haben Sie ein Gründer-Mandat, um KI-gesteuerte interne Tools zu entwickeln und bereitzustellen, die unsere Einstellungs-, Finanz- und Betriebsabläufe zehnmal schneller machen – nicht nur um 10 % schneller. Sie arbeiten an der Grenze dessen, was mit LLMs, KI-Agenten und aufkommenden KI-Tools möglich ist, und wenden es dort an, wo es am wichtigsten ist: in unserem eigenen Unternehmen.

Hauptverantwortlichkeiten

• Entwickeln und Bereitstellen von KI-gesteuerten internen Tools schnell – wir sprechen von Tagen und Wochen, nicht von Quartalen.
• Bewerten, integrieren und verknüpfen Sie die neuesten KI-Modelle, APIs und Frameworks (LLMs, Agenten-Frameworks, Einbettungspipelines, KI-Coding-Tools) in produktionsbereite interne Lösungen.
• Schaffen Sie kumulative Hebelwirkung – jedes Tool, das Sie bauen, sollte Stunden im gesamten Unternehmen freisetzen.
• Schreiben Sie sauberen, wartbaren Code, der mit unseren bestehenden Systemen (APIs, Datenbanken, Drittanbieterdiensten) integriert ist und nicht bei großem Umfang versagt.
• Übernehmen Sie Ihre Bereitstellungen von Anfang bis Ende: bauen, testen, bereitstellen, überwachen – und bauen Sie es so gut, dass es zuverlässig läuft, ohne dass jemand ständig darauf achten muss.

Anforderungen

• Technischer Hintergrund mit realer Bau-Erfahrung – CS-Abschluss, Bootcamp, autodidaktisch, uns ist egal, solange Sie Dinge entwickelt haben, die funktionieren.
• Sie haben mit modernen KI-Tools (LLMs, KI-Coding-Assistenten, Workflow-Automatisierung) gearbeitet und sind besessen von dem, was als Nächstes kommt.
• Startup- oder unternehmerisches DNA – Sie haben entweder etwas gegründet, ein internes Tool entwickelt, das kritische Infrastruktur wurde, oder Lösungen zusammengebastelt, die tatsächlich genutzt wurden.
• Sie bewegen sich schnell, kommunizieren klar und lieben die Zusammenarbeit mit nicht-technischen Teams, um deren Schmerzpunkte zu verstehen und in elegante, automatisierte Lösungen umzuwandeln. Fließend in Englisch, Deutsch ist ein Plus.
• Bonus: Erfahrung mit Tools wie Make, n8n, Retool, Supabase oder ähnlichem – aber ehrlich gesagt, uns ist wichtiger, dass Sie in der Lage sind, jedes Tool an einem Wochenende zu lernen.

Vorteile

• Lösen Sie echte Probleme, schnell.
• Schließen Sie sich einem schnell wachsenden Deep-Tech-Startup an, das reale Herausforderungen für globale Branchenführer angeht.
• Von Null auf Eins bauen. Übernehmen Sie die Verantwortung für unsere interne Tool-Landschaft – gestalten Sie deren Grundlagen und Richtung von Grund auf.
• Wachstumsmöglichkeiten. Sie steuern Ihre persönliche Entwicklung und Karriere in einem schnell wachsenden, international expandierenden Startup.
• Außergewöhnliche Kollegen. Sie wachsen zusammen mit Personen aus außergewöhnlichen akademischen Hintergründen und Karrieren.