Senior AI/ML Engineer, CH

Als Senior AI/ML Engineer bei vector8 werden Sie KI-Lösungen entwerfen, implementieren und bereitstellen, die die Lücke zwischen Forschung und Produktion überbrücken. Ihre Arbeit konzentriert sich auf die Integration und Feinabstimmung von KI-Modellen, die Optimierung der Modellleistung sowie die Gewährleistung von Unternehmensqualität, Sicherheit und Skalierbarkeit.

Die Rolle ist hauptsächlich in Zürich angesiedelt, mit gelegentlichen Reisen zu Kundenstandorten und Zusammenarbeit mit Teams in ganz Europa.

Dies ist eine praktische Ingenieurtätigkeit, in der Sie:

• LLM- und VLM-gestützte Lösungen für Unternehmensanwendungen entwickeln und optimieren
• TTS-, STT- und ML-Modelle entwickeln und optimieren
• Best Practices der Softwareentwicklung anwenden (Testing, CI/CD, modulare Gestaltung, Dokumentation)
• Mit funktionsübergreifenden Teams (Dateningenieure, MLOps, Cloud-Architekten und Geschäftspartner) zusammenarbeiten
• Reale Herausforderungen im Unternehmen lösen (Sicherheit, Compliance, Integration von Altsystemen)
• Den gesamten Lebenszyklus von KI-Modellen besitzen, von der Datenexploration bis zur Produktionsüberwachung

Jobanforderungen:

• 5+ Jahre Erfahrung in AI/ML-Engineering, Softwareentwicklung oder einem verwandten Bereich
• Expertise in LLM-Architekturen und Trainingsmethoden: Transformer, Aufmerksamkeitsmechanismen, Feinabstimmung, RAG, Quantisierung
• Starke Kenntnisse in maschinellen Lernarchitekturen: vollverbundene Netzwerke, CNN, LSTM, Transformer und klassische ML-Modelle
• Starke Softwareentwicklungsfähigkeiten: Beherrschung von Python (FastAPI, Pydantic, asyncio, Typ-Hinweise)
• Erfahrung in der API-Entwicklung
• Vertrautheit mit modernen Toolchains (Docker, Kubernetes, Terraform)
• Praktische Erfahrung mit LLM-Integrationen: LLM-Anbieter, Vektordatenbanken (Pinecone, Weaviate, Milvus), Modellbereitstellung (vLLM, TGI, KServe)
• Erfahrung mit MLOps und Produktionsbereitstellungen
• Verständnis der Herausforderungen im Unternehmen: Sicherheit, Compliance, Skalierbarkeit, Kostenoptimierung
• Erfahrung mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanken
• Starke Problemlösungs- und Debugging-Fähigkeiten
• Ausgezeichnete Kommunikations- und Teamfähigkeiten (fließend in Englisch; Deutsch ist ein großer Vorteil)
• Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Mathematik, Physik oder einem verwandten Bereich
• Erfahrung mit Multi-Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP)
• Erfahrung mit Code-Optimierung (z.B. Modellquantisierung, Parallelisierung)

Aufgaben:

• End-to-End-Modellentwicklung: Entwurf, Implementierung und Bereitstellung verteilter, hochvolumiger, hochleistungsfähiger, latenzarmer maschineller Lernlösungen mit Fokus auf GenAI-Modelle, insbesondere LLM-Integrationen und API-gesteuerte Architekturen
• Übernahme der Verantwortung für Ihre Modelle während ihres gesamten Lebenszyklus: Datenexploration und -bereinigung zur Erstellung reproduzierbarer, versionierter Datensätze
• State-of-the-Art-Forschung zur Identifizierung der besten Architekturen für das Problem (z.B. Transformer, RAG, Feinabstimmung)
• Implementierung, Training und Optimierung in reproduzierbaren Umgebungen
• Bereitstellung, Überwachung und Wartung in der Produktion
• Optimierung von Modellen hinsichtlich Leistung, Latenz und Kosteneffizienz, insbesondere bei LLM-Bereitstellung und Inferenz
• Software Engineering für KI: Schreiben Sie sauberen, modularen und gut dokumentierten Code in Python (FastAPI, Pydantic, asyncio)
• Anwendung von Best Practices in: Testing (Unit, Integration, End-to-End), CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, ArgoCD), Observability (Logging, Monitoring, Tracing)
• Sicherstellung von Sicherheit und Compliance (Datenschutz, Zugriffskontrollen, Verschlüsselung)
• Integration von Modellen und Code in CI/CD-Pipelines für nahtlose Bereitstellung