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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere innovative GenAI-Lösungen in einem spannenden Projekt.
- Arbeitgeber: Renommierte Bank in Zürich mit Fokus auf AI-Strategie.
- Mitarbeitervorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, spannende Projekte und Möglichkeit zur Vertragsverlängerung.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Sei Teil der Zukunft der AI und arbeite an bahnbrechenden Technologien.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung mit GenAI-Technologien und Cloud Engineering, sowie Programmierkenntnisse.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Werde Teil eines spannenden GenAI Projekts und du verantwortest die Beratung und Umsetzung von RAG-Cases / AI-Engineering.
Deine Aufgaben:
- Entwickeln und implementieren von robusten, produktionsreifen GenAI-Lösungen, insbesondere Retrieval-Augmented Generation (RAG), unter Anwendung moderner AI Technologien und bewährter Software-Engineering-Praktiken.
- Erstellen, Bereitstellen und Warten von skalierbaren Datenpipelines und APIs zur Unterstützung von GenAI-Anwendungen, Inferenz und Echtzeit-Integration in Unternehmenssysteme.
- Zusammenarbeit mit Cloud Engineers, Data Engineers, Data Scientists, anderen DevOps-Teams und Stakeholdern aus den Fachbereichen, um Prototypen in betriebsfähige Lösungen zu überführen.
- Kontinuierliche Überwachung, Fine-Tuning des Einsatzes von Machine-Learning- und GenAI-Lösungen in Produktionsumgebungen, um Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und die Ausrichtung an Geschäftszielen sicherzustellen.
Deine Erfahrung und Qualifikation:
- Tiefgehendes Verständnis von GenAI-Technologien, insbesondere Retrieval-Augmented Generation (RAG), sowie Erfahrung in Prompt- und Context-Engineering.
- Vertrautheit mit Frameworks und Tools wie LangChain, LangFuse, NeMo Guardrails, SpringAI und anderen treibenden Technologien.
- Fundierte Kenntnisse in Cloud Platform Engineering auf Azure, sowie Erfahrung mit Azure-Diensten (App Service, Container Apps, Azure AI Foundry und Azure AI).
- Solide Erfahrung mit CI/CD-Pipelines, der API-Entwicklung zur Integration von Modellen, sowie LLM-Tracing, Observability und Open Telemetry.
- Fundierte Programmierkenntnisse in Java, Erfahrung mit modernen Frontend- und Backend-Technologien wie Angular, NodeJS sowie Scripting-Sprachen (z. B. Bash, PowerShell).
Nice-to-Have Skills:
- Expertise im Aufbau sicherer und skalierbarer Cloud-Lösungen, einschließlich Azure-Netzwerkdiensten (z. B. Firewall, vNET, Load Balancers), TLS-Verschlüsselung, SSL-Zertifikaten und der Entwicklung in regulierten Umgebungen.
- Erfahrung mit Test-Automatisierung, automatischen Deployments und iterativer Validierung von GenAI-Lösungen.
- Starkes Verständnis von Statistik, Feature-Engineering und Modellbewertung.
Bringst du deine Leidenschaft für GenAI sowie dein starkes agiles Mindset? Bewerbe dich mit deinem aktuellen CV bis spätestens 13. Mai EOD. Wir melden uns bei dir, wenn dein Profil in der engeren Auswahl kommt.
Data Scientist - GenAI Arbeitgeber: Swisslinx AG
Kontaktperson:
Swisslinx AG HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist - GenAI
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam Verbindungen aufbauen und vielleicht sogar ein paar spannende Gespräche führen!
✨Sei proaktiv bei der Kontaktaufnahme
Wenn du eine interessante Stelle siehst, zögere nicht, direkt die Ansprechpartner zu kontaktieren. Frag nach mehr Informationen oder zeig dein Interesse – das kann den Unterschied machen!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Mach dich fit für technische Fragen und praktische Aufgaben, die oft in Interviews gestellt werden. Lass uns gemeinsam an deinen Skills arbeiten, damit du glänzen kannst!
✨Bewirb dich über unsere Website
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! So bist du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert ankommt.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist - GenAI
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deinen Lebenslauf einzigartig: Dein Lebenslauf sollte nicht nur deine Erfahrungen auflisten, sondern auch zeigen, wie du die Anforderungen der Stelle erfüllst. Hebe relevante Projekte hervor, die deine Fähigkeiten in GenAI und RAG demonstrieren.
Schreibe ein persönliches Anschreiben: Nutze das Anschreiben, um deine Motivation für die Position zu zeigen. Erkläre, warum du Teil unseres Teams bei StudySmarter werden möchtest und wie du zur Umsetzung von GenAI-Lösungen beitragen kannst.
Verwende klare und präzise Sprache: Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und verständlich ist. Vermeide Fachjargon, wenn es nicht notwendig ist, und stelle sicher, dass deine Punkte gut strukturiert sind, damit wir schnell einen Überblick über deine Qualifikationen bekommen.
Bewirb dich über unsere Website: Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet, bewirb dich bitte über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schneller bearbeiten und dich im besten Fall bald zu einem Gespräch einladen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Swisslinx AG vorbereitest
✨Verstehe die GenAI-Technologien
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in der GenAI vertraut, insbesondere mit Retrieval-Augmented Generation (RAG). Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Erfahrungen mit Tools wie LangChain oder NeMo Guardrails hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte, an denen du gearbeitet hast, und sei bereit, diese zu erläutern. Erkläre, wie du Datenpipelines erstellt und APIs entwickelt hast, um GenAI-Anwendungen zu unterstützen. Konkrete Beispiele helfen, deine Fähigkeiten zu untermauern.
✨Zeige Teamarbeit und Kommunikation
Da die Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone, wie du mit Cloud Engineers und Data Scientists zusammengearbeitet hast, um Lösungen zu entwickeln und umzusetzen.
✨Frage nach den Herausforderungen
Nutze die Gelegenheit, um Fragen zu stellen. Frage nach den spezifischen Herausforderungen, die das Unternehmen bei der Implementierung von GenAI-Lösungen sieht. Das zeigt dein Interesse und deine Bereitschaft, aktiv zur Lösung beizutragen.