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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere innovative GenAI-Lösungen mit modernster Technologie.
- Arbeitgeber: Renommierte Bank in Zürich mit spannenden AI-Projekten.
- Mitarbeitervorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeit zur Vertragsverlängerung.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf kontinuierliche Weiterbildung und Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der AI und arbeite an bahnbrechenden Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in GenAI-Technologien und Cloud Engineering erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
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 Python und Java, Erfahrung mit modernen Frontend- und Backend-Technologien wie Angular, NodeJS und Spring, 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.
Senior Data Scientist - GenAI (RAG) Arbeitgeber: Swisslinx
Kontaktperson:
Swisslinx HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Data Scientist - GenAI (RAG)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Möglichkeiten suchen, um deine Sichtbarkeit zu erhöhen und wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe typische Fragen zu GenAI und RAG, damit du im Gespräch glänzen kannst. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um dein Wissen aufzufrischen.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Initiative! Wenn du eine interessante Stelle siehst, zögere nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben. Wir unterstützen dich dabei, den perfekten Job zu finden!
✨Tipp Nummer 4
Bleib dran und sei geduldig! Der Jobmarkt kann herausfordernd sein, aber wir sind hier, um dich zu unterstützen. Halte deine Skills aktuell und bleibe motiviert – der richtige Job wird kommen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Data Scientist - GenAI (RAG)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deinen Lebenslauf einzigartig: Stell sicher, dass dein Lebenslauf auf die Stelle zugeschnitten ist. Hebe deine Erfahrungen mit GenAI und RAG hervor, damit wir sofort sehen, dass du der richtige Kandidat bist!
Sei präzise und klar: Vermeide es, zu viele technische Begriffe zu verwenden, die nicht jeder versteht. Wir schätzen klare und verständliche Formulierungen, die deine Fähigkeiten und Erfahrungen gut darstellen.
Zeige deine Leidenschaft: Erzähle uns in deinem Anschreiben, warum du dich für GenAI begeisterst und was dich an dieser Position reizt. Deine Motivation kann den Unterschied machen!
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 schnell und effizient bearbeiten.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Swisslinx vorbereitest
✨Verstehe die GenAI-Technologien
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in der GenAI, insbesondere Retrieval-Augmented Generation (RAG), vertraut. 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 anderen Stakeholdern kommuniziert hast, um Prototypen in betriebsfähige Lösungen zu überführen.
✨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.