Senior AI Engineer — Scalable AI, LLMs & MLOps

Senior AI Engineer — Scalable AI, LLMs & MLOps

Vollzeit 63000 - 77000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
Nexthink

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite das Design und die Entwicklung von KI-Funktionen in unserer Cloud-Plattform.
  • Unternehmen: Nexthink, ein innovatives Unternehmen im Bereich KI und Cloud-Technologien.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Schnelles, dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie.
  • Qualifikationen: Erfahrung in KI-Entwicklung und Teamarbeit erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.

Nexthink is seeking a Senior AI Engineer to lead the design, development, and deployment of AI-powered capabilities within its cloud platform.

You will architect scalable, observable AI systems and mentor peers in a fast-paced environment.

You will work on LLM-powered applications, NLP models, RAG pipelines, and multi-agent systems, collaborating with product managers and data scientists to deliver production-ready features.

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Senior AI Engineer — Scalable AI, LLMs & MLOps Arbeitgeber: Nexthink

Nexthink ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Vaud, Schweiz, eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet. Mit einem hybriden Arbeitsmodell und flexiblen Arbeitszeiten fördert das Unternehmen eine ausgewogene Work-Life-Balance und bietet gleichzeitig zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Die engagierte Unternehmenskultur und die Möglichkeit, an innovativen Softwarelösungen zu arbeiten, machen Nexthink zu einem attraktiven Arbeitsplatz für talentierte Softwareentwickler.

Nexthink

Kontaktdaten:

Nexthink Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior AI Engineer — Scalable AI, LLMs & MLOps erhalten könntest

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 Nexthink 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 — Scalable AI, LLMs & MLOps mit Bravour zu bestehen

Architektur von KI-Systemen
Entwicklung von KI-Funktionen
Bereitstellung von Cloud-Plattformen
Skalierbare Systeme
Beobachtbarkeit von AI-Systemen
Mentoring von Kollegen
LLM-Anwendungen

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 — Scalable AI, LLMs & MLOps bei Nexthink gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nexthink 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 Nexthink entscheidend sein!