Senior GenAI Engineer
Für ein Unternehmen im Finanzsektor suchen wir einen erfahrenen Senior GenAI Engineer mit Spezialisierung auf Generative AI und Retrieval-Augmented Generation (RAG). In dieser Rolle entwickeln Sie produktive RAG-Anwendungen weiter, realisieren neue Use Cases von der technischen Konzeption bis zum Betrieb und unterstützen den Aufbau einer unternehmensweiten GenAI-Plattform.
Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung, Implementierung und Evaluation robuster, produktionsreifer GenAI-Lösungen mit Fokus auf RAG-Technologien. Sie optimieren bestehende Anwendungen kontinuierlich und setzen neue AI Use Cases, Patterns und Self-Service-Funktionen um. Darüber hinaus bauen und warten Sie skalierbare Datenpipelines und APIs für GenAI-Anwendungen und integrieren diese in Echtzeit in Unternehmenssysteme.
Sie gestalten die GenAI-Plattform aktiv mit, implementieren CI/CD-Pipelines mit automatisierten Tests und Deployments und überwachen produktive Anwendungen hinsichtlich Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit. Die enge Zusammenarbeit mit Cloud Engineers, Data Scientists, DevOps-Teams und Fachbereichen ist zentral für die Überführung von Prototypen in betriebsfähige Lösungen.
Gefordert werden tiefgehendes Verständnis von GenAI-Technologien, praktische Erfahrung mit RAG sowie Prompt- und Context-Engineering. Kenntnisse in Frameworks wie LangChain und Langfuse sind erforderlich. Sie verfügen über fundierte Cloud-Kenntnisse (idealerweise Microsoft Azure) und solide Erfahrung mit CI/CD-Pipelines und API-Entwicklung. Praktische Kenntnisse in LLM-Tracing, LLMOps und GenAI-Evaluation runden Ihr Profil ab. Fundierte Python-Kenntnisse und Erfahrung mit Bash oder PowerShell sind notwendig. Kenntnisse in Java, Spring und Spring AI sind von Vorteil.
Standort: Zürich | Startdatum: Oktober 2026 | Umfang: 100% | Dauer: 12+ Monate
Skills erklärt
- Generative AI
- Künstliche-Intelligenz-Technologie, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code basierend auf Trainingsmuster erzeugen kann.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Technik, bei der ein KI-Modell externe Datenquellen abfragt, um seine Antworten mit aktuellen oder spezifischen Informationen zu ergänzen.
- LangChain
- Framework zur Entwicklung von Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLMs), das die Integration und Verkettung verschiedener KI-Komponenten vereinfacht.
- Microsoft Azure
- Cloud-Plattform von Microsoft für das Hosten von Anwendungen, Speicherung von Daten und IT-Infrastruktur über das Internet.
- Azure App Service
- Cloud-Plattform von Microsoft zum Hosting und Betrieb von Web-Apps, APIs und mobilen Backends ohne eigene Server-Verwaltung.
- Azure AI Foundry
- Microsoft-Plattform zur Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Modellen und -Anwendungen in der Azure-Cloud.
- Azure AI Search
- Cloud-Service von Microsoft zum Durchsuchen und Analysieren großer Datenmengen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Machine Learning.
- CI/CD Pipelines
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software in Produktionsumgebungen.
- API-Entwicklung
- Erstellung von Schnittstellen (Application Programming Interfaces), die es Anwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Bash
- Bash ist eine Kommandozeilen-Shell und Skriptsprache für Unix/Linux-Systeme; sie wird verwendet, um Befehle auszuführen und Automatisierungsaufgaben zu programmieren.
- PowerShell
- Kommandozeilen-Tool und Skriptsprache von Microsoft für die Automatisierung und Verwaltung von Windows-Systemen und Cloud-Infrastrukturen.
- Testautomatisierung
- Einsatz von Softwaretools und Skripten zur automatisierten Durchführung von Tests statt manueller Testausführung.
- Prompt Engineering
- Technik zur Formulierung präziser Eingabeaufforderungen für KI-Sprachmodelle; zielt darauf ab, bessere und relevantere Antworten zu erhalten.
- Context Engineering
- Methode zur Analyse und Gestaltung von Systemen unter Berücksichtigung ihres Einsatzkontextes, Umfelds und der Anforderungen der Nutzer.
- Java
- Programmiersprache, die plattformunabhängig läuft und häufig für Unternehmensanwendungen, Web-Services und Android-Apps verwendet wird.
- Spring
- Java-Framework zur Entwicklung von Anwendungen, das Funktionen wie Dependency Injection und Web-Services bereitstellt.
- Spring AI
- Framework für die Integration von Künstlicher Intelligenz und Machine-Learning-Funktionen in Java-Anwendungen.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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