Strategische Mitgestaltung: Du analysierst die Anforderungen der Fachabteilungen, konzipierst massgeschneiderte Testreihen und begleitest die Einführung der Lösungen als zentraler Ansprechpartner.
End-to-End-Verantwortung: Du realisierst zukunftsweisende KI-Anwendungen und autonome Agenten – von der initialen Machbarkeitsprüfung über den Prototypenbau bis zur Überführung in den
Live-Betrieb.
Qualitätsmanagement: Du etablierst automatisierte Validierungs- und Testverfahren, um die Performance und Stabilität der KI-Modelle bei Updates oder Modellwechseln sicherzustellen.
DevOps & Data Engineering: Du verantwortest die Bereitstellung und den Betrieb der Software nach agilen DevOps-Prinzipien.
Tech-Evaluierung: Du prüfst und bewertest externe Drittanbieter- und Softwarelösungen auf ihre technische Machbarkeit und Integrationseignung.
Akademisches Fundament: Ein erfolgreich abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Data Science oder einer verwandten Disziplin (FH/Universität) – idealerweise ergänzt durch mehrjährige Berufserfahrung in einem vergleichbaren Umfeld.
Expertise im Qualitätsmanagement von KI-Systemen: Sie analysieren die Ursachen von Fehlleistungen und optimieren die Antwortqualität systematisch über klare Metriken.
Ganzheitliches Architekturverständnis: Sie planen Datenflüsse sowie Schnittstellen von Beginn an strategisch ein und arbeiten eng mit den Schnittstellen-Teams zusammen.
Kommunikationsstarkes Engineering: Der direkte Austausch mit Menschen ist Ihnen ebenso wichtig wie die Modellierung. Anforderungsanalyse und Rollout-Begleitung gehören für Sie fest zur Entwicklung.
Fundiertes Tech-Stack-Wissen: Sie bringen praktische Erfahrung mit Cloud-Infrastrukturen (bevorzugt Azure), Container-Lösungen sowie CI/CD-Pipelines mit.
Starke Sprachkompetenz: Exzellente Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sowie gute Englischkenntnisse runden Ihr Profil ab.
Methodenkompetenz: Du besitzt fundierte Kenntnisse in Statistik sowie in klassischen Machine-Learning-Verfahren.
Dich erwartet eine moderne Unternehmenskultur mit viel Gestaltungsspielraum, flexiblen Arbeitszeitmodellen (inklusive hohem Home-Office-Anteil) im Schweizer Mittelland sowie hervorragenden Weiterbildungsmöglichkeiten.
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