Senior GenAI Engineer
PROSTAFF Schweiz GmbH
- Location
- Onsite (Zürich, Zurich)
- Employment
- Full-time
- Level
- Senior Level
Posted 2 weeks ago
About the Role
ProStaff Schweiz is seeking a Senior GenAI Engineer to develop and optimize production-ready Generative AI and RAG applications for a client in the financial sector. The role involves building scalable data pipelines, APIs, and a GenAI platform while collaborating with cross-functional teams to integrate solutions into enterprise systems.
Skills
Generative AI
Retrieval-Augmented Generation
Python
Microsoft Azure
LangChain
Langfuse
LLMOps
CI/CD
API Development
Data Pipelines
Azure AI Foundry
Azure AI Search
Prompt Engineering
Context Engineering
Bash
PowerShell
Full job details
<p>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.</p>
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<li><p>Entwicklung, Implementierung und Evaluation robuster, produktionsreifer GenAI-Lösungen mit Schwerpunkt RAG.</p>
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<li><p>Laufende Weiterentwicklung und Optimierung bestehender RAG-Anwendungen sowie Umsetzung neuer AI Use Cases, Patterns und Self-Service-Funktionen.</p>
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<li><p>Aufbau und Wartung skalierbarer Datenpipelines und APIs für GenAI-Anwendungen, Inferenz und die Echtzeit-Integration in Unternehmenssysteme.</p>
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<li><p>Mitgestaltung der GenAI-Plattform, um neue Use Cases effizient umzusetzen.</p>
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<li><p>Umsetzung von CI/CD-Pipelines, automatisierten Tests und Deployments sowie kontinuierlicher Validierung von GenAI-Lösungen.</p>
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<li><p>Überwachung und Optimierung produktiver Anwendungen hinsichtlich Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und fachlichem Nutzen.</p>
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<li><p>Enge Zusammenarbeit mit Cloud Engineers, Business Engineers, Data Scientists, weiteren DevOps-Teams und Fachbereichen, um Prototypen in betriebsfähige Lösungen zu überführen.</p>
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<li><p>Tiefgehendes Verständnis von GenAI-Technologien, insbesondere RAG, sowie praktische Erfahrung im Prompt- und Context-Engineering.</p>
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<li><p>Vertrautheit mit Frameworks und Tools wie LangChain und Langfuse.</p>
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<li><p>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.</p>
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<li><p>Solide Erfahrung mit CI/CD-Pipelines und der API-Entwicklung zur Integration von Modellen.</p>
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<li><p>Praktische Kenntnisse in LLM-Tracing, LLMOps und der Evaluation von GenAI-Anwendungen.</p>
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<li><p>Fundierte Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung mit Scripting-Sprachen wie Bash oder PowerShell.</p>
</li>
<li><p>Erfahrung mit Testautomatisierung, automatisierten Deployments und iterativer Validierung von GenAI-Lösungen.</p>
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<li><p>Kenntnisse in Java, Spring und Spring AI sind von Vorteil.</p>
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</ul>