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 schließen. 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 der Zusammenarbeit mit Teams in ganz Europa.

Dies ist eine praktische Ingenieursrolle, in der Sie:

• LLM- und VLM-gesteuerte 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 übernehmen, 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: Transformers, Aufmerksamkeitsmechanismen, Feinabstimmung, RAG, Quantisierung
• Starke Kenntnisse in maschinellen Lernarchitekturen: vollverbundene Netzwerke, CNN, LSTM, Transformers 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. Modell-Quantisierung, 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. Transformers, 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

• Sauberen, modularen und gut dokumentierten Code in Python (FastAPI, Pydantic, asyncio) schreiben
• Best Practices anwenden: Testing (Unit, Integration, End-to-End), CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, ArgoCD), Observability (Logging, Monitoring, Tracing)
• Sicherheit und Compliance gewährleisten (Datenschutz, Zugriffskontrollen, Verschlüsselung)
• Modelle und Code in CI/CD-Pipelines integrieren für nahtlose Bereitstellung

AI & ML Integration & API-Entwicklung

• KI-gesteuerte Lösungen entwerfen und implementieren, die mit APIs, Microservices und ereignisgesteuerten Architekturen integriert sind
• KI-Pipelines für Datenbereinigung, Vorverarbeitung und Modelltraining entwickeln und optimieren
• Feinabstimmung (Domänenanpassung, Anweisungstuning) durchführen
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) (Vektordatenbanken, semantische Suche) umsetzen
• Prompt Engineering (Optimierung der Eingaben für Leistung, Kosten und Genauigkeit)
• Modellbewertung (Benchmarking, Bias-Erkennung, Drift-Analyse) durchführen
• Skalierbare, sichere und kosteneffiziente Bereitstellungsinfrastruktur aufbauen (z.B. FastAPI, vLLM)
• Leistung debuggen und optimieren (Latenz, Durchsatz, Token-Effizienz für transformerbasierte Architekturen)

Enterprise AI & MLOps

• KI-Modelle in der Produktion bereitstellen und überwachen
• MLOps-Pipelines für Modelltraining, Feinabstimmung und Bewertung entwerfen und implementieren
• Modellversionierung und Nachverfolgung der Herkunft sicherstellen
• A/B-Tests und Canary-Bereitstellungen durchführen
• Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit gewährleisten (Auto-Scaling, Fehlertoleranz, Notfallwiederherstellung)
• Mit Dateningenieuren zusammenarbeiten, um Datenpipelines (Batch, Streaming, Echtzeit) aufzubauen

Zusammenarbeit & Technische Führung

• Eng mit Produktverantwortlichen, DevOps und Qualitätssicherung in einem agilen, funktionsübergreifenden Team zusammenarbeiten
• Junior Engineers betreuen und Best Practices in AI/ML und Softwareengineering fördern
• Produktanforderungen in technische Lösungen und architektonische Entscheidungen übersetzen
• Architekturen, Entscheidungen und Best Practices für interne und kundenorientierte Nutzung dokumentieren
• Beziehungen zu internen und externen Stakeholdern, einschließlich Kunden und Partnern, aufbauen

Innovation & Kontinuierliche Verbesserung

• Immer auf dem neuesten Stand der AI- und ML-Architekturen bleiben (Transformers, Mixture of Experts, sparse attention)
• Mit modernsten Techniken experimentieren (Quantisierung, Destillation, spekulative Dekodierung)
• Open-Source- und proprietäre Modelle bewerten und benchmarken (Llama, Mistral, Mixtral, GPT-4, Claude)
• Eigene Ideen durch den Ideationsprozess von vector8 einbringen
• Zu den AI-Beschleunigern von vector8 beitragen (wiederverwendbare Komponenten für häufige Branchenprobleme)
• Eine strategische und kontinuierliche Verbesserungsmentalität annehmen, um Innovationen voranzutreiben

Jobvorteile

• Eine Rolle an der Spitze der KI-Transformation für führende Schweizer Unternehmen im Finanzdienstleistungssektor, in der Versicherungsbranche und darüber hinaus
• Arbeiten mit modernsten KI-Technologien und innovativen Lösungen, die echten, messbaren Geschäftswert schaffen
• Ein dynamisches, unternehmerisches Arbeitsumfeld, in dem Ihre Beiträge direkt das Unternehmenswachstum vorantreiben
• Unterstützende Teamkultur, die kontinuierliches Lernen, berufliche Entwicklung und persönliches Wachstum priorisiert
• Eine Führungsethik, die darauf abzielt, Menschen zu ermächtigen, Zusammenarbeit, Exzellenz, Authentizität und Vielfalt zu fördern
• Wettbewerbsfähiges Gehaltspaket, 25 Tage Urlaub, Entwicklungsbudget und flache Hierarchie