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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 hervorragenden 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 GenAI-Community in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Ideen und zeig dein Interesse an aktuellen Trends – das kann Türen öffnen!
✨Präsentiere deine Projekte!
Hast du an spannenden GenAI-Projekten gearbeitet? Zeig sie! Erstelle ein Portfolio oder eine Präsentation, die deine Fähigkeiten und Erfahrungen hervorhebt. Das macht einen bleibenden Eindruck bei potenziellen Arbeitgebern.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass Stellenanzeigen auf dich zukommen. Recherchiere Unternehmen, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Frag nach möglichen Möglichkeiten oder Praktika – manchmal gibt es mehr Chancen, als du denkst!
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du dich für die Position als Data Scientist - GenAI interessierst, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird!
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 für die Data Scientist - GenAI Rolle erfüllst. Hebe relevante Projekte und Technologien hervor, die du bereits genutzt hast, um uns zu zeigen, dass du der perfekte Fit bist!
Schreibe ein überzeugendes Anschreiben: Nutze dein Anschreiben, um deine Leidenschaft für GenAI und deine Motivation für die Stelle zu verdeutlichen. Erkläre, warum du bei uns arbeiten möchtest und wie du zur Umsetzung von RAG-Cases beitragen kannst. Sei kreativ und lass deine Persönlichkeit durchscheinen!
Beziehe dich auf die Jobbeschreibung: Achte darauf, dass du in deiner Bewerbung spezifisch auf die Punkte aus der Jobbeschreibung eingehst. Zeige, dass du die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen mitbringst, insbesondere im Bereich Retrieval-Augmented Generation und Cloud Engineering. Das macht einen großen Unterschied!
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Außerdem kannst du dort alle Informationen zur Stelle und zum Unternehmen finden, die dir helfen, dich optimal vorzubereiten!
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 diskutieren. 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 Prototypen in betriebsfähige Produkte zu überführen.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews kannst du nach dem weiteren Verlauf des Auswahlprozesses fragen. Das zeigt dein Interesse an der Position und gibt dir die Möglichkeit, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen zu erfahren.