Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere KI-Systeme zur Verbesserung der Schuldeneintreibung und Kundeninteraktionen.
- Unternehmen: Neurapay, ein innovatives Unternehmen in Zürich, Schweiz.
- Vorteile: 25 Urlaubstage pro Jahr und die Möglichkeit, an spannenden Projekten zu arbeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI im Finanzbereich und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Über 3 Jahre Erfahrung in der KI-Entwicklung und Kenntnisse in RAG-Pipeline-Design.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Neurapay in Zürich, Schweiz sucht einen erfahrenen AI Systems Engineer, um AI-Systeme zu entwerfen und bereitzustellen, die die Schuldeneintreibung und Kundeninteraktionen verbessern. Sie werden RAG-Pipelines aufbauen, Modelle feinabstimmen und AI-Agenten erstellen, die in der Lage sind, echte finanzielle Arbeitsabläufe auszuführen.
Der erfolgreiche Kandidat muss über mehr als 3 Jahre Erfahrung im Bereich AI-Engineering verfügen, Kenntnisse in Tools wie Hugging Face und OpenAI API haben und einen starken Hintergrund im Design von RAG-Pipelines mitbringen.
Die Rolle bietet 25 Urlaubstage pro Jahr.
AI Backend Engineer: RAG & LLM Pipelines Arbeitgeber: Neurapay
Neurapay ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Zürich ein inspirierendes Arbeitsumfeld bietet, in dem Innovation und Kreativität gefördert werden. Mit 25 Urlaubstagen pro Jahr und einem starken Fokus auf berufliche Weiterentwicklung ermöglicht das Unternehmen seinen Angestellten, ihre Fähigkeiten im Bereich KI-Engineering zu erweitern und an bedeutenden Projekten zur Verbesserung von Finanzabläufen zu arbeiten. Die offene und kollaborative Unternehmenskultur sorgt dafür, dass jeder Mitarbeiter wertgeschätzt wird und einen direkten Einfluss auf den Erfolg des Unternehmens hat.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AI Backend Engineer: RAG & LLM Pipelines erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Hilfe beim Networking brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Erfahrungen mit RAG-Pipelines und AI-Tools wie Hugging Face zu teilen. Wir haben Ressourcen, die dir dabei helfen können!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Zeige dein Interesse und deine Motivation, Teil des Teams zu werden!
✨Tipp Nummer 4
Bereite Fragen für das Interview vor! Zeige, dass du dich mit dem Unternehmen und der Rolle auseinandergesetzt hast. Das hinterlässt einen bleibenden Eindruck bei den Interviewern!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Backend Engineer: RAG & LLM Pipelines mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!:Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für die Stelle als AI Backend Engineer interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Betone deine Erfahrungen:Du hast über 3 Jahre Erfahrung in der KI-Entwicklung? Super! Hebe diese Erfahrungen in deinem Lebenslauf hervor und nenne spezifische Projekte oder Technologien, die du verwendet hast, wie Hugging Face oder OpenAI API. Das zeigt uns, dass du genau das mitbringst, was wir suchen.
Sei präzise und klar:Vermeide es, zu ausschweifend zu werden. Halte deine Sätze kurz und prägnant. Wir lieben klare Informationen, die schnell auf den Punkt kommen. So können wir deine Qualifikationen besser einschätzen!
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles reibungslos läuft und wir deine Unterlagen schnell bearbeiten können. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Neurapay vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Tools und Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Hugging Face und OpenAI API. Zeige im Interview, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrungen mit diesen Tools.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die du in den letzten 3 Jahren gesammelt hast. Bereite Geschichten vor, die deine Fähigkeiten im Design und der Implementierung von RAG-Pipelines demonstrieren. Das hilft dir, deine Kompetenz zu untermauern.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und gibt dir die Möglichkeit, mehr über die Unternehmenskultur und die Herausforderungen des Unternehmens zu erfahren.
✨Präsentiere deine Problemlösungsfähigkeiten
Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du in früheren Projekten gemeistert hast. Erkläre, wie du Probleme identifiziert und Lösungen entwickelt hast, insbesondere in Bezug auf AI-Systeme und Finanzabläufe.
