Senior AI Egnineer

Nexthink ist der Marktführer im Bereich Software für das Management der digitalen Mitarbeitererfahrung. Das Unternehmen bietet IT-Führungskräften beispiellose Einblicke, die es ihnen ermöglichen, Probleme in großem Maßstab zu erkennen, zu diagnostizieren und zu beheben, die Mitarbeiter überall und mit jeder Anwendung oder jedem Netzwerk betreffen, bevor die Mitarbeiter das Problem bemerken. Als erste Lösung, die es der IT ermöglicht, von reaktivem Problemlösen zu proaktiver Optimierung überzugehen, ermöglicht Nexthink seinen mehr als 1.300 Kunden, bessere digitale Erfahrungen für mehr als 18 Millionen Mitarbeiter bereitzustellen. Mit Hauptsitzen in Lausanne, Schweiz, und Boston, Massachusetts, hat Nexthink 9 Büros weltweit.

Sind Sie leidenschaftlich an KI interessiert und bereit, Innovationen in einem schnelllebigen, wirkungsorientierten Umfeld voranzutreiben? Haben Sie Erfahrung in der Entwicklung von KI-gestützten Anwendungen und Freude daran, andere zu betreuen? Wenn ja, laden wir Sie ein, Nexthink als Senior AI Engineer beizutreten!

Als erfahrenes Mitglied des KI-Teams werden Sie KI-gestützte Funktionen in die Cloud-Plattform von Nexthink prototypisieren, weiterentwickeln und bereitstellen. Sie werden architektonische Entscheidungen leiten, Best Practices festlegen und sicherstellen, dass KI-Systeme skalierbar, beobachtbar und produktionsreif sind.

• AI Engineering & Architektur
  • Entwurf, Entwicklung und Betrieb produktionsreifer AI/ML-Systeme, einschließlich LLM-gestützter Anwendungen, NLP-Modelle, RAG-Pipelines und Multi-Agenten-Systeme
  • Wesentliche architektonische Entscheidungen zu Modellwahl, Trainingsstrategien, Feinabstimmung, Abrufmechanismen, Orchestrierungsebenen und Infrastruktur treffen
  • Integration externer KI-Dienste (z.B. LLM-Anbieter) in die Cloud-Plattform von Nexthink
  • Technische Herausforderungen im Zusammenhang mit Datensammlung, Abruf, Bewertung, Inferenz, Latenz und Kostenoptimierung lösen
• AI Done Right – Evaluation & Qualität
  • Robuste Online- und Offline-Bewertungsrahmen und Erfolgsmetriken definieren
  • Dashboards und Überwachungssysteme instrumentieren, um die Qualität zu verfolgen und Regressionen in der Produktion zu erkennen
  • Automatisierte Bewertungs-Pipelines für Eingabeaufforderungen, Einbettungen, Modelle und Agenten-Workflows entwerfen
  • Sicherstellen, dass KI-Systeme in großem Maßstab beobachtbar und zuverlässig sind
• MLOps & Cloud Engineering
  • Reproduzierbare ML-Pipelines und CI/CD-Workflows für KI-Komponenten implementieren und pflegen
  • Bereitstellung, Überwachung und Lebenszyklus von Modellen und KI-Artefakten in der Produktion verwalten
  • Systeme für Skalierbarkeit, Leistung, Durchsatz und Kosten optimieren
  • Mit AWS (oder gleichwertigen Cloud-Plattformen), Docker und Orchestrierungsframeworks (Kubernetes/ECS) arbeiten
• Produkt- & funktionsübergreifende Zusammenarbeit
  • Eng mit Produktmanagern, Designern, Software-Ingenieuren und Datenwissenschaftlern zusammenarbeiten
  • Unklare Produktanforderungen in schrittweise, testbare Ingenieurpläne übersetzen
  • Proaktiv neue KI-Funktionen basierend auf Benutzererkenntnissen und technologischen Fortschritten vorschlagen
  • Komplexe KI-Konzepte klar an technische und nicht-technische Stakeholder kommunizieren
• Führung & Mentoring
  • Junior AI-Ingenieure in bewährten Praktiken der Produktion betreuen und coachen
  • Ingenieurstandards und KI-Best Practices innerhalb des Teams festlegen
  • Eine Kultur des Experimentierens, Lernens und Wissensaustauschs fördern

Abschluss (B.Sc./M.Sc.) in Informatik, Maschinenlernen, Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich.

5+ Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung, einschließlich der Bereitstellung und des Betriebs von Cloud-Diensten in der Produktion.

Praktische Erfahrung mit LLM-gestützten Produktionsanwendungen oder ML/NLP-Anwendungen.

Starke Kenntnisse in Python und KI-Frameworks.

Gutes Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens (überwachtes/unüberwachtes Lernen, Optimierung, Modellevaluation).

Erfahrung mit NLP-Systemen (Einbettungen, semantische Suche, Abrufsysteme, Textklassifikation usw.).

Erfahrung in der Integration und dem Betrieb von LLMs (Prompting, Bewertung, Beobachtbarkeit, RAG, agentische Workflows).

Praktische MLOps-Erfahrung: reproduzierbare Pipelines, Experimentverfolgung, automatisierte Bewertung, CI/CD für Modelle und Eingabeaufforderungen.

Kenntnisse in Reinforcement Learning, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Multi-Agenten-KI-Architekturen.

Starke Datenintuition: Fähigkeit, Protokolle zu inspizieren, Metriken zu entwerfen und Regressionen schnell zu identifizieren.

Nachgewiesene Erfahrung mit AWS und cloudbasierten KI-Bereitstellungen.

Starke Kommunikationsfähigkeiten in Englisch, in der Lage, komplexe KI-Konzepte sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu erklären.

Ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, in einem schnelllebigen, kollaborativen Umfeld zu arbeiten.

Wenn Sie begeistert sind, die Grenzen der KI zu erweitern und die nächste Generation von Ingenieuren zu betreuen, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören! Selbst wenn Sie nicht alle Anforderungen erfüllen, ermutigen wir Sie zur Bewerbung – wir schätzen Fachwissen, Leidenschaft und den Antrieb zu lernen.