Das ist der Job - Deine Hauptaufgaben

• End-to-End Entwicklung: Du begleitest KI-Lösungen über den gesamten Lifecycle - vom schnellen Rapid Prototyping über den Proof-of-Concept bis hin zur Überführung in eine skalierbare, hochverfügbare Produktionsumgebung

• Engineering von KI-Services: Du entwickelst robuste Backend-Services in Python, die modernste LLMs nahtlos integrieren und auch unter Last stabil performen

• Architektur autonomer Agenten: Du baust intelligente Agenten-Systeme, die mittels Tool-Calling und Memory-Management reale Workflows automatisieren und sicher innerhalb definierter Guardrails agieren

• Agentic SDLC: Du integrierst KI-Agenten gezielt in den Entwicklungsprozess - von AI-gestütztem Coding und Code Reviews über automatisierte Tests bis hin zu intelligenter Dokumentation. Du machst den gesamten Software Development Lifecycle effizienter durch den Einsatz von Agentic Tools

• Sicherstellung von Software-Exzellenz: Du verantwortest die Code-Qualität durch Clean Architecture, automatisierte Tests und effiziente CI/CD-Prozesse, um einen reibungslosen Deployment-Zyklus sicherzustellen

• Evaluation & Monitoring: Du implementierst Frameworks zur Messung der Performance deiner GenAI-Lösungen (z. B. Accuracy, Latency, Cost)

• Beratung: Du arbeitest direkt mit unseren Kunden - in Workshops und im Sparring mit Fachbereichen und Management. Du übersetzt komplexe KI-Konzepte in greifbare Business-Impacts und formst gemeinsam mit Stakeholdern die richtige Lösung

• Technologie-Sparring: Du bewertest technische Machbarkeiten und berätst Stakeholder dabei, wie aus innovativen Ideen nachhaltige Produkte werden

Das bringst du mit

• Exzellente Python-Kenntnisse (produktionsreif): Du beherrschst API-Entwicklung (z. B. FastAPI, Pydantic), Containerisierung, Testing (Unit/Integration) sowie Git und CI/CD sicher - weit über reine Notebook-Skripte hinaus

• Fundiertes Architektur-Verständnis: Du wendest SOLID-Prinzipien, Clean Architecture, Dependency Injection und Async/Concurrency routiniert an und nutzt ORM (z. B. SQLAlchemy) für saubere Datenbank-Interaktionen

• Praxis-Erfahrung mit multimodalen LLM-APIs: Sicherer Umgang mit den führenden Modellen (OpenAI, Anthropic) sowie Cloud-Plattformen (Azure OpenAI, AWS Bedrock)

• Advanced GenAI Engineering: Beherrschen von Prompt Engineering, strukturierten Outputs (JSON) und Tool-/Function-Calling

• RAG-Expertise (End-to-End): Aufbau kompletter Pipelines von Embeddings über Vektor-DBs (z. B. pgvector) bis hin zu komplexem Retrieval, Re-Ranking und Evaluation

• Agenten-Entwicklung: Erfahrung in der Planung und Orchestrierung autonomer Systeme (z. B. mit Pydantic AI), inklusive Memory-Management und Guardrails

• Beratungskompetenz: Erfahrung in der Arbeit direkt beim Kunden. Du kannst Workshops moderieren, Ergebnisse präsentieren und dich in komplexen Stakeholder-Landschaften sicher bewegen

• Sprachen: Deutsch fliessend (C1), Englisch verhandlungssicher

• Ausbildung: Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Physik, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbar (B.Sc. oder höher)

Als i-Tüpfelchen bringst du mit

• Du verfügst über Erfahrung in Cloud-Umgebungen, idealerweise mit Cloud-Zertifizierungen für Azure, AWS oder GCP.

Dein nächster Schritt zur erfolgreichen Bewerbung

• Hüseyin als deine Ansprechperson freut sich auf deine Direktbewerbung über unsere Webseite (Lebenslauf, Diplome und Arbeitszeugnisse in PDF).

Diversity wird bei uns grossgeschrieben – wir freuen uns über jede Bewerbung!

*Bewerbungen per E-Mail sowie von Personaldienstleistern werden nicht berücksichtigt und direkt gelöscht.