Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und integriere AI-basierte Lösungen mit modernsten Technologien.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das administrative Arbeit durch intelligente Systeme reduziert.
- Vorteile: Faire Bedingungen, 5 Wochen Ferien und ein modernes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Kollaborative Teamkultur mit offener Kommunikation und Verantwortung.
- Warum dieser Job: Gestalte aktiv Produkte und Services, die echten Mehrwert schaffen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Machine Learning und fundierte Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 110000 - 130000 € pro Jahr.
Gehaltsvorstellung: CHF 110'000 - 130'000 pro Jahr
Anforderungen:
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Bereich Machine Learning, Data Science oder AI Engineering
- Fundierte Kenntnisse in Python und gängigen ML-Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
- Kenntnisse in generativer AI
- Erfahrung mit der Integration von LLMs (Prompting, Evaluation, Observability)
- Nachgewiesene Erfolge bei der Bereitstellung von KI-gestützten Funktionen
- Erfahrung im Umgang mit Datenbanken, Datenverarbeitung und Feature Engineering
- Vertraut mit MLOps, Deployment-Strategien und skalierbaren AI-Systemen
- Verständnis für Evaluationsmetriken, Modell-Validierung, Tuning und Versionierung
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (z.B. Azure, AWS, GCP)
- Hands-on-Mentalität, lösungsorientiert und teamfördernd
- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbarer Ausbildungshintergrund
- Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse
Noch nicht alle Anforderungen erfüllt? Wir schätzen dein Potenzial und deine Lernbereitschaft. Auch wenn du noch nicht alle Kriterien erfüllst, freuen wir uns über deine Bewerbung.
Verantwortlichkeiten:
- Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen
- Aufbau und Pflege von Datenpipelines für Trainings- und Produktionssysteme
- Experimentieren mit neuen Modellen, Frameworks und Technologien
- Evaluation der Performance und kontinuierliche Optimierung von AI-Modellen
- Dokumentation der technischen Konzepte und Modelle
- Mitarbeit in der Lösungsfindung und Definition unserer Services und Produkte
- Sicherstellung von Code-Qualität durch automatisierte Tests und Code-Reviews
- Evaluation und Vorschlag neuer Technologien, Modelle und Best Practices
- Dokumentation und Wissenstransfer innerhalb des Teams
Technologien:
- AI
- API
- AWS
- Azure
- CI/CD
- Cloud
- CTO
- Docker
- FastAPI
- GCP
- Git
- GitHub
- Jupyter
- Kubernetes
- Machine Learning
- PyTorch
- Python
- Slack
- TensorFlow
- TDD
- Backend
- DevOps
Über Docpier:
Wir lassen administrative Arbeit verschwinden. Docpier wurde im April 2025 gegründet, mit einer klaren Mission: Unternehmen von administrativer Arbeit befreien. Docmind, unser Intelligent Document Processing. Wir machen aus unstrukturierten Dokumenten strukturierte Daten und automatisieren die Prozesse, die darauf aufbauen. In kurzer Zeit ist daraus ein echtes Produktportfolio geworden: Docmind, Docsplit, Docbooks und Docflow. Unsere Plattform läuft produktiv bei Unternehmen in regulierten Branchen. Treuhand, Wirtschaftsprüfung, Versicherungen, Banken und Software-Anbieter, die unsere API einbetten. Unser Team sitzt in Luzern. Wir sind ambitioniert, arbeiten direkt und übernehmen Verantwortung. Bei uns gestaltest du Produkt und Firma aktiv mit. Wenn du etwas Echtes bauen willst, sollten wir uns kennenlernen.
Deine Rolle:
In dieser Rolle bist du für die Entwicklung und Integration von AI-basierten Lösungen verantwortlich. Dies umfasst das Design, die Implementierung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen sowie die nahtlose Einbettung dieser Technologien in unsere Produkte und Services – mit dem Ziel, intelligente, skalierbare und wertstiftende Lösungen zu schaffen. Du arbeitest in einem kleinen Team eng mit dem CTO, dem Engineering- sowie dem Product-Team zusammen. Du bringst intelligente Systeme zum Leben – mit Daten, Modellen und Code, der aus Möglichkeiten echte Lösungen macht.
Tools & Technologien:
- Tools: Notion, Linear, Slack und viele weitere
- Technologien: Python, FastAPI, Jupyter, TensorFlow/PyTorch, Huggingface, Kubernetes, Docker, Git/GitHub
- Methodik: Agile Software Development, Test Driven Development, CI/CD, Clean Code, IaC
Was wir dir bieten:
- Faire Bedingungen: 40-Stunden-Woche, 5 Wochen Ferien, plus frei an deinem Geburtstag
- Modernes Umfeld: Zentrales Office in Luzern & top Equipment
- Teamkultur: Offene Kommunikation & Zusammenarbeit auf Augenhöhe
- Vertrauen & Freiraum: Übernimm Verantwortung und gestalte aktiv mit
- Extras: Kaffee, Tee & Snacks inklusive
Hinweis an Personalvermittler: Wir berücksichtigen ausschliesslich Direktbewerbungen. Angebote oder Dossiers von Personalvermittlungen werden nicht berücksichtigt und nicht beantwortet.
Senior AI Engineer Arbeitgeber: Docpier
Docpier ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einer offenen Teamkultur, flexiblen Arbeitsbedingungen und der Chance, aktiv an der Gestaltung von Produkten und Lösungen mitzuwirken, fördert das Unternehmen nicht nur die persönliche und berufliche Entwicklung, sondern bietet auch ein modernes Arbeitsumfeld im Herzen von Luzern. Hier hast du die Freiheit, Verantwortung zu übernehmen und deine Ideen in die Tat umzusetzen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior AI Engineer erhalten könnten
✨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 Docpier 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 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 bei Docpier gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Docpier 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 Docpier entscheidend sein!
