AI Engineer in Sachseln

Diese Position wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und nächsten Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen erfahrenen AI Engineer mit Sitz in der Schweiz, um produktionsreife KI-Systeme zu entwickeln und bereitzustellen, die komplexe Herausforderungen in verschiedenen Branchen, einschließlich Versorgungsunternehmen, Fertigung, Logistik und Energie, angehen.

Sie werden eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung eines Betriebssystems für die Industrie der nächsten Generation spielen und innovative Produkte von der Idee bis zur Produktion bringen. Die Rolle kombiniert agentische KI, multimodales maschinelles Lernen, industrielle Datenintegration und Full-Stack-Engineering. Sie arbeiten mit realen Daten von Sensoren, Maschinen und Betriebssystemen, um intelligente Lösungen zu liefern, die Effizienz, Zuverlässigkeit und Entscheidungsfindung verbessern.

Dies ist eine Gelegenheit mit hoher Eigenverantwortung in einem schnelllebigen, innovativen Produktumfeld. Sie helfen dabei, die Grundlagen einer ehrgeizigen Plattform zu schaffen, die darauf abzielt, industrielle Abläufe zu transformieren.

Verantwortlichkeiten:

• Entwerfen, bauen und bereitstellen der Kern-KI-Funktionen einer Plattform für industrielle Intelligenz, die fortschrittliche Modelle mit Betriebsdaten, Unternehmenssystemen und praktischen Entscheidungswerkzeugen verbindet.
• Entwickeln und Bereitstellen agentischer KI-Systeme, einschließlich Orchestrierung, Werkzeugnutzung, Zustandsmanagement und menschlichen Arbeitsabläufen.
• Erstellen von Agentenlaufzeiten und Orchestrierungsrahmen, die spezialisierte Agenten für Qualitätsvision, prädiktive Wartung und Betriebsplanung unterstützen.
• Entwerfen von Kontextassemblierungssystemen unter Verwendung industrieller Ontologien und Speicher, einschließlich Werkzeugversand, Genehmigungsgates, Nachverfolgung und Kostenkontrollen.
• Entwickeln multimodaler Datenpipelines, die Videoverarbeitung, Computer Vision und strukturierte Betriebsdaten kombinieren.
• Implementieren von Computer Vision-Funktionen wie Objekterkennung, Segmentierung und Aktionskennung unter Verwendung von Technologien wie YOLO und OpenCV.
• Verarbeiten von industriellen Sensordaten, einschließlich RTSP-Video, Zeitreihen-Telemetrie, Vibration, thermalen Daten und PLC/OPC-UA-Streams.
• Erstellen von Signalverarbeitungs- und Sensor-Korrelationsarbeitsabläufen, einschließlich FFT-Merkmalextraktion und Analyse über Sensoren hinweg.
• Gestalten und Mitwirken an industriellen Ontologien und Wissensgraphen, die Anlagen, Vermögenswerte, Sensoren, Arbeitsaufträge, Materialien und Wartungshistorien darstellen.
• Entwickeln von Speichersystemen für Nachverfolgungsspeicher, Playbooks, Vermögensvorlagen und wiederverwendbare Fehler-Musterbibliotheken.
• Erstellen von Betriebsoberflächen wie Dashboards, evidenzbasierten Alarmierungsarbeitsabläufen, Umplanungswerkzeugen und Prüfpfaden.
• Entwickeln von Integrationsanschlüssen für ERP-, CMMS-, WMS-, industrielle Historiker- und PLC-Systeme, um Daten-Normalisierung und konsistente Schema-Zuordnung sicherzustellen.
• Liefern von End-to-End-Lösungen, die Datenaufnahme, Modellbereitstellung, Backend-Dienste und Frontend-Oberflächen umfassen.
• Sicherstellen, dass Produktionssysteme strengen Anforderungen an Zuverlässigkeit, Latenz, Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und betriebliche Benutzerfreundlichkeit entsprechen.

Anforderungen:

• Der ideale Kandidat ist ein autonomer, praktischer AI Engineer mit Erfahrung in der Überführung komplexer Systeme von der ersten Entwicklung bis zur Produktion, insbesondere in Umgebungen mit physischen Daten und industriellen Abläufen.
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung produktionsreifer KI-Systeme; 5+ Jahre bevorzugt.
• Nachweisliche Erfahrung in der Entwicklung agentischer KI-Produkte und Produktionssysteme, einschließlich Orchestrierung, Werkzeugintegration, Zustandsmanagement und menschlicher Aufsicht.
• Erfahrung als Ingenieur in der Frühphase bei einem risikokapitalfinanzierten Startup, das zu Produkten und Systemen von Null auf Eins beigetragen hat.
• Starker Hintergrund in KI und maschinellem Lernen, angewendet auf physische Systeme.
• Erfahrung mit großflächigen industriellen Daten, wie Video-Streams, IoT-Geräten, Sensortelemetrie, Vibration, thermalen Daten oder PLC/OPC-UA-Systemen.
• Praktische Erfahrung in der Erstellung multimodaler KI-Pipelines, die Computer Vision mit strukturierten Betriebsdaten kombinieren.
• Verständnis für Datenaufnahme, Normalisierung, zeitliche Ausrichtung, Datenqualität und Herausforderungen der Grundwahrheit in realen Umgebungen.
• Erfahrung mit industriellen Ontologien, Wissensgraphen oder strukturierten Kontextsystemen basierend auf Vermögenshierarchien und Betriebsprozessen.
• Erfahrung in der Integration von KI-Systemen mit Unternehmens- und Industrieplattformen wie ERP, CMMS, WMS, Historikern oder PLC-Systemen.
• Starke Software-Engineering-Fähigkeiten in der Backend- und Frontend-Entwicklung, einschließlich Python und TypeScript.
• Erfahrung mit produktionsorientierten Technologien wie FastAPI, PostgreSQL, React Native und OpenCV.
• Praktisches Verständnis von Systemzuverlässigkeit, Fehlermodi, Latenz, Kostenmanagement und menschlicher Interaktion.
• Fähigkeit, autonom zu arbeiten, Verantwortung zu übernehmen und in einem schnelllebigen, intensiven Umfeld zu liefern.
• Starke Motivation, komplexe industrielle Herausforderungen durch praktische Ingenieurarbeit und angewandte KI zu lösen.

Vorteile:

• Gelegenheit, ein kategoriedefinierendes industrielles Betriebssystem aufzubauen, das das Potenzial hat, Fertigungsanlagen und industrielle Einrichtungen in den nächsten 10-20 Jahren zu gestalten.
• Außergewöhnliches Mitarbeiter-Eigenkapitalpaket, mit einem Eigenkapitalpool, der als doppelt so hoch wie der Branchendurchschnitt beschrieben wird und einen geschätzten Wert von mehr als 200.000 USD ab dem ersten Tag hat.
• Gelegenheit, mit einem erfahrenen Team zusammenzuarbeiten, das Hintergründe in Unternehmens-Technologie, industrieller Robotik, autonomem Fahren und akademischer Forschung hat.
• Einblick in komplexe, reale industrielle Herausforderungen und große Mengen ungenutzter Sensordaten.
• Direkter Einfluss auf betriebliche Effizienz, prädiktive Wartung, industrielle Zuverlässigkeit und Entscheidungsfindung in wichtigen Branchen.
• Gelegenheit, zu einem Produkt von Null auf Eins in einem ehrgeizigen, innovationsgetriebenen Umfeld beizutragen.