Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die technische Umsetzung von KI-Systemen und arbeite an spannenden Projekten.
- Unternehmen: Datahouse, ein innovatives Unternehmen mit einer kollaborativen Unternehmenskultur.
- Vorteile: Attraktive Arbeitsbedingungen, flexible Arbeitszeiten und großzügiges Weiterbildungsbudget.
- Weitere Informationen: Flache Hierarchien und ein starkes Teamgefühl in einem modernen Büro in Zürich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und setze Standards in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Software- oder ML-Engineering und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Datahouse kombiniert die beiden Kernkompetenzen Data Science und Software, um ein einzigartiges Dienstleistungsangebot zu liefern. Wir bringen ein Team von Experten in Datenanalyse, Statistik, Programmierung, Datenbanken und Projektmanagement zusammen.
Als AI Engineering Practice Lead verbinden Sie Architektur mit der Umsetzung. Unser AI Solution Architect gestaltet die technische Richtung der Produkte der WP-Gruppe, und unsere AI Engineers bauen die Lösungen. Sie leiten die technische Implementierung von agentischen Systemen, sowohl in gruppenweiten Plattformprojekten als auch in externen Kundenprojekten. Sie bleiben hands-on und setzen den Standard für die AI Engineering-Praxis.
Was Sie tun werden:
- Gruppenweite Plattformprojekte aufbauen: Arbeiten Sie mit dem AI Solution Architect zusammen, um die gemeinsamen AI-Grundlagen hinter den Produkten der Wüest Partner Group zu entwerfen und zu erstellen. Dazu gehören Agentenframeworks, Tool- und Datenintegrationen, Evaluierungspipelines und Governance. Sie stellen sicher, dass sie über Unternehmen und Anwendungsfälle hinweg wiederverwendbar sind.
- Agentische Ingenieurarbeit in der Umsetzung leiten: Übernehmen Sie die technische Seite von Projekten, in denen AI-Agenten planen, Tools verwenden und mehrstufige Workflows durchführen. Sie begleiten diese von der Planung bis zur Produktion.
- Agenten produktionsbereit machen: Setzen Sie die Standards für Evaluierung, Sicherheitsvorkehrungen, Human-in-the-Loop-Design, Sicherheit (Berechtigungen, Eingabeaufforderung, etc.), Kosten- und Latenzkontrolle.
- Ingenieurstandards festlegen: Definieren Sie Referenzarchitekturen, wiederverwendbare Komponenten und Best Practices für die AI Engineers, einschließlich des richtigen Einsatzes von Retrieval und Kontextengineering.
- Ingenieure funktional führen: Überprüfen Sie Designs und Code, betreuen Sie Ingenieure und heben Sie das technische Niveau.
- Mit Kunden und der Gruppe arbeiten: Nehmen Sie an der Abgrenzung, Aufwandsschätzungen und technischen Pre-Sales teil und erklären Sie Kompromisse (Autonomie versus Kontrolle, Qualität, Kosten, Risiko) in einfachen Worten.
- Die Praxis aktuell halten: Bewerten Sie neue Modelle, Agentenframeworks und Protokolle wie MCP und entscheiden Sie, was bereit für die Produktion ist.
Qualifikationen:
- 5+ Jahre Erfahrung in Software-, Daten- oder ML-Engineering, einschließlich signifikanter praktischer Erfahrung beim Aufbau von LLM-basierten Systemen in der Produktion.
- Nachweisliche Erfahrung mit agentischen Systemen: Tool- und Funktionsaufrufe, mehrstufige und multi-agenten Orchestrierung, Zustands- und Speicherverwaltung sowie Integration mit APIs und Unternehmenssystemen.
- Eine klare Methode zur Bewertung und Testung nicht-deterministischer Systeme.
- Solides Verständnis von Retrieval und Kontextengineering als Bausteine, nicht als Selbstzweck.
- Starke Python-Kenntnisse und sehr gute Software-Engineering-Praxis (APIs, CI/CD, Container).
- Erfahrung in der Festlegung technischer Richtungen für andere, als technischer Leiter, Mitarbeiter-Ingenieur oder ähnliches.
- Bewusstsein für Datenschutz- und regulatorische Anforderungen (Schweizer nDSG, EU AI Act).
- Ausgezeichnete Englischkenntnisse; Deutsch ist von Vorteil.
Zusätzliche Informationen:
- Attraktive Arbeitsbedingungen.
- Flexibles Work Smart-Konzept mit der Option, von zu Hause aus zu arbeiten.
- Eine einladende, professionelle und kollaborative Unternehmenskultur mit großartigen Veranstaltungen (Firmenfeiern, Croissant-Pausen usw.).
- Starker Teamgeist, flache Hierarchien und ein abwechslungsreiches Aufgabenspektrum.
- Ein attraktiver Arbeitsplatz im Herzen von Zürich mit modernen Einrichtungen.
- Generöses Schulungs- und Entwicklungsbudget, einschließlich dedizierter Zeit zum Lernen sowie anderer attraktiver Zusatzleistungen.
Wenn Sie Fragen haben, wenden Sie sich bitte an Katharina Senning, Senior Talent Acquisition Specialist, per E-Mail. Aufgrund von Datenschutzgesetzen können wir Bewerbungen nur über unsere Karriereseite akzeptieren. Für Personalvermittlungsagenturen: Nur direkte Bewerbungen werden berücksichtigt. Wir freuen uns darauf, von Ihnen zu hören!
AI Engineering Practice Lead 80-100% (w/m/d) in Zürich Arbeitgeber: Datahouse
Datahouse bietet eine einzigartige Kombination aus Data Science und Software, die es den Mitarbeitern ermöglicht, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten. Die Unternehmenskultur fördert Teamarbeit und Innovation, während die Mitarbeiter an spannenden Projekten im Bereich der KI-Entwicklung beteiligt sind. Zudem gibt es zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und zum Austausch von Wissen innerhalb des Teams.
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Datahouse anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als AI Engineering Practice Lead 80-100% (w/m/d) bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Datahouse vorzubereiten!
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Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Datahouse klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Datahouse vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.