AI Engineer
Job in
4040, Basel, Kanton Basel-Landschaft, Switzerland
Listed on 2026-10-10
Listing for:
ti&m
Full Time
position Listed on 2026-10-10
Job specializations:
-
Software Development
AI Engineer (Applied/Software), Machine Learning/ ML Engineer, Data Scientist
Job Description & How to Apply Below
- Spannende und innovative GenAI-Projekte für unsere Kunden: von Kreativ-Workshops über Proof-of-Concepts bis zur gemeinsamen Umsetzung produktiver Lösungen
- Konzeption und Implementierung von LLM-basierten Applikationen
- Design und Umsetzung von Retrieval-Augmented-Generation-Systemen (RAG)
- Umsetzung von Structured Information Extraction aus unstrukturierten Dokumenten
- Design und Realisierung von agentischen Systemen und AI-Workflows
- Prompt- und Context-Engineering zur gezielten Steuerung von LLM-basierten Lösungen
- Sorgfältige Evaluation deiner Lösungen nach dem Prinzip des Evaluation Driven Development (EDD), inklusive Observability über AI-Evaluation- und Observability-Plattformen
- Du bringst deine Expertise auch in die Angebotsphase ein und gestaltest Offerten fachlich mit
- Optionale Berührungspunkte mit klassischem Software Engineering und MLOps:
Wo es Sinn ergibt, arbeitest du eng mit unseren Software- und ML-Engineers zusammen - Fortwährendes Lernen und stetige Weiterbildung im Bereich GenAI sowie Einblicke in die verschiedenen Branchen unserer Kunden
- Abwechslung und spannende Zusammenarbeit in internen Projektteams sowie vor Ort bei unseren Kunden
- Einige Jahre Erfahrung in der Entwicklung von GenAI-Anwendungen, idealerweise im produktiven Einsatz für Kunden oder eigene Produkte
- Ein abgeschlossenes Bachelorstudium in Informatik, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet
- Nachgewiesene Expertise bei der Implementierung und Betrieb von Retrieval-Augmented-Generation-Systemen (RAG)
- Erfahrung mit agentischen Systemen und AI-Workflows sowie dem Model Context Protocol (MCP)
- Sorgfältiger Umgang mit der Evaluation von LLM-Lösungen, vertraut mit Evaluation Driven Development (EDD) und AI-Evaluation- und Observability-Plattformen (AEOPs)
- Vertraut mit modernen Vektordatenbanken, z.
B. Qdrant, sowie mit Embedding- und Re-Ranking-Modellen - Verständnis von Open-Weight Large Language Models, inklusive multimodaler Modelle
- Erfahrung mit LLM-Runtimes sowie LLM-Proxies bzw. Gateways
- Sicherer Umgang mit Python und Software-Engineering-Best-Practices
- Ausgeprägte Kommunikationsstärke und Freude an der Zusammenarbeit mit Team und Kunden
- Verhandlungssicheres Deutsch und Englisch in Wort und Schrift
- Von Vorteil:
Cloud-Erfahrung in Infrastructure as Code (IaC), idealerweise Azure sowie Erfahrung mit Guardrailing von LLM-Anwendungen
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