Senior Technical Specialist – AI & Data Engineering
🏛 Ausgeschrieben von Hays AGWir suchen einen erfahrenen Senior Technical Specialist (m/f/d) für ein innovatives Freelance-/Contracting-Projekt im Bereich künstliche Intelligenz und Datenmanagement. Der Standort ist Basel Stadt, Start ist zeitnah möglich.
Ihre Aufgaben: Sie werden anspruchsvolle agentic Workflows mit Frameworks wie LangGraph, CrewAI oder AutoGen entwerfen und implementieren, um komplexe Datenmanagement-Aufgaben zu automatisieren. Sie bauen Kollaborationssysteme auf, in denen spezialisierte Agenten (z.B. Planner, Validator, Protocol Reviewer) End-to-End-Datenherausforderungen durch hochwertigen, testbaren Code und CI/CD-Pipelines lösen. Durch systematische Prompt-Engineering-Techniken (Chain-of-Thought, ReAct, Reflection) garantieren Sie hochwertige Outputs in regulierten Kontexten. Sie deployen KI-Agenten in Cloud-Umgebungen (AWS) und entwickeln skalierbare Anwendungen für Datenverwaltung. Zusammen mit Fachteams stellen Sie sicher, dass alle Entscheidungen nachvollziehbar, reproduzierbar und vollständig konform sind. Sie erstellen zuverlässige Human-in-the-Loop-Workflows und Tool-Calling-Agenten.
Ihr Profil: Bachelor oder höherer Abschluss in Informatik, Machine Learning, Engineering oder Biomedical Informatics. Nachgewiesene Erfahrung in AI/ML-Lösungen sowie Full-Stack-Software- und Data-Engineering. Tiefe Python-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit AI-Orchestration-Frameworks. Solide Erfahrung mit modernem Data Engineering (SQL/NoSQL, APIs), Vector Databases und RAG-Pipeline-Optimierung. Starke AWS-Deployment-Erfahrung, Containerisierung (Docker, Kubernetes), CI/CD-Pipelines und Service-Observability. Verständnis für Model Reproducibility und Validation in regulierten Umgebungen. Fließend Englisch.
Vorteilhaft: Erfahrung in regulierten Branchen (Healthcare, FinTech, Aerospace) oder Kenntnisse von Clinical-Trial-Zyklen.
Wir bieten ein faszinierendes, innovatives Umfeld in internationaler Atmosphäre bei einem renommierten Unternehmen.
Skills erklärt
- LangGraph
- Framework zur Orchestrierung von Workflows mit Large Language Models, das die Verwaltung von Agenten und deren Entscheidungspfaden ermöglicht.
- Prompt Engineering
- Technik zur Formulierung präziser Eingabeaufforderungen für KI-Sprachmodelle; zielt darauf ab, bessere und relevantere Antworten zu erhalten.
- React
- JavaScript-Framework zur Entwicklung von Benutzeroberflächen mit wiederverwendbaren Komponenten und reaktiver Datenverarbeitung.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- C
- Programmiersprache für Systemprogrammierung und Anwendungsentwicklung, bekannt für Effizienz und Nähe zur Hardware.
- Java
- Programmiersprache, die plattformunabhängig läuft und häufig für Unternehmensanwendungen, Web-Services und Android-Apps verwendet wird.
- JavaScript
- Programmiersprache für die Entwicklung interaktiver Funktionen in Webbrowsern und zunehmend auch für Server-Anwendungen.
- R
- R ist eine Programmiersprache und Umgebung für statistische Analysen, Datenvisualisierung und wissenschaftliches Rechnen.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- NoSQL
- Datenbanktyp, der Daten nicht in Tabellen speichert, sondern in flexiblen Formaten wie Dokumenten oder Key-Value-Paaren; geeignet für große, unstrukturierte Datenmengen.
- APIs
- Schnittstellen, die es verschiedenen Softwareanwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.
- Vector Databases
- Speichersysteme für hochdimensionale Vektoren; ermöglichen schnelle Ähnlichkeitssuchen und werden in KI- und Sucheanwendungen verwendet.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- Docker
- Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
- Kubernetes
- Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.
- CI/CD Pipelines
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software in Produktionsumgebungen.
- Logging
- Technik zur automatischen Aufzeichnung von Ereignissen und Fehlern in Systemen, um Probleme zu analysieren und nachzuvollziehen.
- MLOps
- Praktiken und Tools zur Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in Produktion, ähnlich wie DevOps für klassische Software – umfasst Training, Deployment, Monitoring und Wartung von KI-Systemen.
- DevOps
- Kombination von Entwicklung und Betrieb, die Automatisierung, kontinuierliche Integration und schnellere Bereitstellung von Software ermöglicht.
- Data Engineering
- Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
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Häufige Fragen zu Nexus
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