AI Engineer Python

Syngenta Crop Protection ist ein führendes Unternehmen in der landwirtschaftlichen Innovation, das bahnbrechende Technologien und Lösungen anbietet, die es Landwirten ermöglichen, produktiv und nachhaltig zu wirtschaften. Wir bieten ein führendes Portfolio an Pflanzenschutzlösungen für Pflanzen- und Boden Gesundheit sowie digitale Lösungen, die die Entscheidungsfindung der Landwirte transformieren. Unsere 17.900 Mitarbeiter tragen dazu bei, die Landwirtschaft in mehr als 90 Ländern weltweit voranzubringen. Syngenta Crop Protection hat seinen Hauptsitz in Basel, Schweiz, und ist Teil der Syngenta-Gruppe.

Unsere Mitarbeiter spiegeln die Vielfalt unserer Kunden, der Märkte, in denen wir tätig sind, und der Gemeinschaften wider, die wir bedienen. Unabhängig von Ihrer Position werden Sie eine wichtige Rolle dabei spielen, die Welt sicher zu ernähren und unseren Planeten zu schützen. Schließen Sie sich uns an und helfen Sie, die Zukunft der Landwirtschaft zu gestalten.

Wir suchen einen praktischen, erfahrenen Software Engineer mit tiefgehender Python-Expertise, um zuverlässige interne Plattformen und Entwicklerfähigkeiten aufzubauen. Dies ist eine ingenieurtechnische Rolle: starkes Softwaredesign, Programmierflüssigkeit und praktische Problemlösung sind unerlässlich.

Sie werden KI auf pragmatische Weise anwenden, z.B. durch das Entwerfen von Dokumentensuchen und konversationalen Erfahrungen unter Verwendung von Retrieval-Augmented Generation (RAG), während Sie hohe Standards für Ingenieursqualität, Sicherheit, Skalierbarkeit und betriebliche Exzellenz aufrechterhalten.

Was Sie tun werden

• Entwerfen, erstellen und warten von produktionsreifen Python-Diensten, Bibliotheken und Entwicklerwerkzeugen.
• Anwenden moderner Python-Praktiken, einschließlich Verpackung, Typ-Hinweise, asynchrones Programmieren und wartbares API-Design.
• Erstellen von gemeinsamen Bibliotheken, Dienstvorlagen und Ingenieurstandards, die mehreren internen Teams ermöglichen, konsistent und effizient zu arbeiten.
• Aufbauen und Weiterentwickeln von KI-fähigen Funktionen, einschließlich RAG-basierter Suche und konversationaler Lösungen über interne Dokumentationen und Wissensquellen.
• Definieren robuster Bewertungsansätze für KI-unterstützte Funktionen, die Nützlichkeit, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Kosten ausbalancieren.
• Entwickeln und Warten von CI/CD-Pipelines und cloud-nativen Bereitstellungsmethoden unter Verwendung von Docker, Kubernetes und Terraform.
• Starke Test-, Codequalitäts-, Dokumentation-als-Code- und sichere Softwareentwicklungspraktiken etablieren.
• Verbessern der Anwendungsleistung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit durch Profilierung, Benchmarking, Beobachtbarkeit und architektonische Verbesserungen.
• Implementieren von Überwachungs-, Alarmierungs- und Betriebsstandards für Plattformdienste.
• Durchführen gründlicher Code-Reviews, Mentoring von Ingenieuren und Erhöhen der Ingenieurstandards im Team.
• Zusammenarbeiten mit Ingenieuren, Produkt- und wissenschaftlichen Stakeholdern, um komplexe Anforderungen in praktische, skalierbare technische Lösungen zu übersetzen.

Erforderliche Qualifikationen

• Signifikante praktische Erfahrung als Software Engineer mit starker Produktionskompetenz in Python. Entsprechende Tiefe in Java kann ebenfalls berücksichtigt werden.
• Nachgewiesene Fähigkeit, sauberen, wartbaren und gut getesteten Code zu schreiben und komplexe Ingenieurprobleme unabhängig zu lösen.
• Starke Erfahrung mit modernen Python-Praktiken: Verpackung, Abhängigkeitsmanagement, Typisierung, asynchrones Programmieren und Dienst-/API-Entwicklung.
• Erfahrung im Entwerfen und Warten wiederverwendbarer Bibliotheken, Dienstvorlagen oder interner Entwicklerplattformen, die von mehreren Teams genutzt werden.
• Starkes Wissen über Softwarequalitätspraktiken, einschließlich automatisierter Tests, Code-Reviews, CI/CD und Release-Engineering.
• Praktische Erfahrung mit Docker, Kubernetes und Infrastructure as Code, idealerweise Terraform.
• Erfahrung mit Beobachtbarkeit, Überwachung, Alarmierung, Leistungsprofilierung und Benchmarking.
• Solides Verständnis von sicheren Programmierpraktiken, Schwachstellenmanagement und Sicherheitsüberlegungen in der Softwarebereitstellung.
• Angewandtes Verständnis von Generativer KI und LLM-Mustern, insbesondere RAG. Sie sollten in der Lage sein, einen Ansatz für Dokumentensuchen oder konversationale Schnittstellen über Unternehmensinhalte zu erklären und zu entwerfen.
• Starke schriftliche und mündliche Englischkenntnisse mit der Fähigkeit, effektiv mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern zu kommunizieren.

Bevorzugte Qualifikationen

• Erfahrung im Aufbau interner Plattformen, Entwicklerwerkzeuge oder Produkte, die von mehreren Ingenieurteams übernommen wurden.
• Erfahrung in der Landwirtschaft, Lebenswissenschaften, wissenschaftlichem Rechnen oder einem anderen regulierten Unternehmensumfeld.
• Erfahrung in verteilten, internationalen Ingenieurorganisationen.
• Nachweisliche technische Führung, Mentoring oder Leitung von bereichsübergreifenden Ingenieureinitiativen.
• Vertrautheit mit AI/ML-Frameworks und -Tools, die in Softwareentwicklungsumgebungen verwendet werden.

Wie Erfolg aussieht

Sie sind ein Ingenieur zuerst: jemand, der tief in den Code eintauchen, fundierte technische Entscheidungen treffen und langlebige Software in der Produktion liefern kann. Sie nutzen KI durchdacht und praktisch - nicht als Ersatz für Ingenieurgrundlagen, sondern als Fähigkeit, die in zuverlässige, sichere und skalierbare Plattformen eingebettet ist.

Warum Syngenta?

• Bedeutende Auswirkungen: Helfen Sie, Technologie aufzubauen, die wissenschaftliche Innovation und nachhaltige Landwirtschaft unterstützt.
• Komplexe, moderne Herausforderungen: Arbeiten Sie an hochskalierbaren Plattformen und Systemen mit Raum für technisches Urteilsvermögen.
• Kollaborative Umgebung: Arbeiten Sie mit globalen Ingenieur-, F&E- und Produktgemeinschaften zusammen.
• Wachstum: Erweitern Sie Ihren Einfluss durch herausfordernde Arbeit, sichtbare Ergebnisse und ein globales Netzwerk.