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Senior GenAI Engineer

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AI Summary

Develops and optimizes production-ready Generative AI and Retrieval-Augmented Generation (RAG) applications, builds scalable data pipelines and APIs, and contributes to the design of a GenAI platform in the financial sector.

About this role

Für unseren Kunden im Finanzumfeld suchen wir einen erfahrenen Senior GenAI Engineer mit Schwerpunkt Generative AI und Retrieval-Augmented Generation (RAG). Du entwickelst produktive RAG-Anwendungen weiter, realisierst neue Use Cases von der technischen Konzeption bis zum Betrieb und unterstützt den Aufbau einer GenAI-Plattform.

  • Entwicklung, Implementierung und Evaluation robuster, produktionsreifer GenAI-Lösungen mit Schwerpunkt RAG.

  • Laufende Weiterentwicklung und Optimierung bestehender RAG-Anwendungen sowie Umsetzung neuer AI Use Cases, Patterns und Self-Service-Funktionen.

  • Aufbau und Wartung skalierbarer Datenpipelines und APIs für GenAI-Anwendungen, Inferenz und die Echtzeit-Integration in Unternehmenssysteme.

  • Mitgestaltung der GenAI-Plattform, um neue Use Cases effizient umzusetzen.

  • Umsetzung von CI/CD-Pipelines, automatisierten Tests und Deployments sowie kontinuierlicher Validierung von GenAI-Lösungen.

  • Überwachung und Optimierung produktiver Anwendungen hinsichtlich Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und fachlichem Nutzen.

  • Enge Zusammenarbeit mit Cloud Engineers, Business Engineers, Data Scientists, weiteren DevOps-Teams und Fachbereichen, um Prototypen in betriebsfähige Lösungen zu überführen.

  • Tiefgehendes Verständnis von GenAI-Technologien, insbesondere RAG, sowie praktische Erfahrung im Prompt- und Context-Engineering.

  • Vertrautheit mit Frameworks und Tools wie LangChain und Langfuse.

  • Fundierte Kenntnisse in Cloud-Plattformen, idealerweise Microsoft Azure mit App Service, Container Apps, Azure AI Foundry und Azure AI Search; Erfahrung mit vergleichbaren Cloud-Plattformen ist ebenfalls relevant.

  • Solide Erfahrung mit CI/CD-Pipelines und der API-Entwicklung zur Integration von Modellen.

  • Praktische Kenntnisse in LLM-Tracing, LLMOps und der Evaluation von GenAI-Anwendungen.

  • Fundierte Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung mit Scripting-Sprachen wie Bash oder PowerShell.

  • Erfahrung mit Testautomatisierung, automatisierten Deployments und iterativer Validierung von GenAI-Lösungen.

  • Kenntnisse in Java, Spring und Spring AI sind von Vorteil.

Skills

API DevelopmentApp ServiceAzure AI FoundryAzure AI SearchBashCI/CDContainer AppsContext EngineeringInferenceJavaLangChainLangFuseLLMOpsLLM TracingMicrosoft AzurePowerShellPrompt EngineeringPythonRAGSpringSpring AITest Automation

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