Senior KI-Ingenieur

Über den Job

Arbeitszeit

Umgebungsbedingungen

Stellenbeschreibung

Als Teil des Thermo Fisher Scientific Teams entdecken Sie sinnvolle Arbeit, die weltweit positive Auswirkungen hat. Schliessen Sie sich unseren Kolleginnen und Kollegen an, um unsere Mission jeden Tag zum Leben zu erwecken und unseren Kunden zu ermöglichen, die Welt gesünder, sauberer und sicherer zu machen. Wir stellen unseren globalen Teams die Ressourcen zur Verfügung, die erforderlich sind, um individuelle Karriereziele zu erreichen und gleichzeitig die Wissenschaft einen Schritt weiterzubringen, indem wir Lösungen für einige der grössten Herausforderungen der Welt entwickeln, wie den Schutz der Umwelt, die Sicherheit unserer Lebensmittel oder die Suche nach Heilmitteln für Krebs.

BESCHREIBUNG:
Werden Sie Teil unseres innovativen Teams als KI-Ingenieur und leisten Sie einen bedeutenden Beitrag zur globalen Wissenschaft und Gesundheitsversorgung. In dieser Rolle entwerfen und entwickeln Sie anspruchsvolle Softwarelösungen, die zur Verbesserung der Gesundheits- und Umweltergebnisse beitragen. Sie arbeiten mit modernsten Technologien über Cloud-Plattformen, Datenintegration, KI/ML und Unternehmenssysteme, um robuste Anwendungen bereitzustellen, die unsere wesentlichen Abläufe unterstützen.

In einem agilen Umfeld arbeiten Sie mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Lösungen über verschiedene Plattformen hinweg zu entwerfen, umzusetzen und zu optimieren, darunter AWS, Azure, ServiceNow und Unternehmenssysteme. Sie haben die Möglichkeit, technische Innovationen voranzutreiben, während Sie das Wachstum anderer Entwickler unterstützen und Best Practices für exzellente Softwareentwicklung etablieren.

Hauptverantwortlichkeiten
• Entwerfen, entwickeln und bereitstellen von KI-Automatisierungslösungen unter Verwendung von LLMs und generativen KI-Technologien.
• Aufbau, Konfiguration und Integration von Model Context Protocol (MCP)-Servern und Tools zur Verbindung von LLMs mit Unternehmenssystemen, APIs, Datenbanken und Workflows.
• Entwicklung von Prompt-Engineering-Strategien für zuverlässige, wiederverwendbare und produktionsreife KI-Workflows.
• Erstellung von KI-Agenten, Automatisierungspipelines und Orchestrierungsabläufen für die Automatisierung von Geschäftsprozessen.
• Zusammenarbeit mit Geschäftsinteressenten zur Erfassung von Anforderungen und deren Umsetzung in KI-gestützte technische Lösungen.
• Aufbau von Integrationen mit Unternehmenssystemen, APIs, Datenbanken, Cloud-Diensten und internen Plattformen.
• Entwurf, Laden und Abfrage von Wissensgraphen mit AWS Neptune oder anderen Graphdatenbanken.
• Entwicklung von Backend-Logik, Datenpipelines und Automatisierungsskripten mit Python.
• Schreiben und Optimieren von SQL-Abfragen für Datenextraktion, Validierung, Transformation und Berichterstattung.
• Anwendung grundlegender Konzepte des maschinellen Lernens, einschließlich Klassifikation, Regression, Clustering, Feature Engineering und Modellevaluation, wo erforderlich.
• Unterstützung bei Bereitstellung, Überwachung, Test, Fehlerbehebung und Dokumentation von KI-Automatisierungslösungen.
• Sicherstellung, dass KI-Lösungen sicher, skalierbar, erklärbar, wartbar und mit Unternehmensstandards konform sind.
• Zusammenarbeit mit Datenengineering-, Anwendungs-, Infrastruktur-, Architektur-, Sicherheits- und Geschäftsteams.
• Führung und Management von Teams

ANFORDERUNGEN:

Ausbildung:
• Bevorzugte Studienrichtungen: Informatik, Informationstechnologie, Datenwissenschaft, Künstliche Intelligenz, Ingenieurwesen oder verwandte technische Fachgebiete

• 5+ Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung, Datenengineering, KI-Engineering, Automatisierungsengineering oder verwandten Technologien.

• Fließend in Englisch und wünschenswert Spanisch

Erfahrung:

• Praktische Erfahrung mit LLMs, generativer KI, KI-Agenten oder KI-Automatisierungslösungen.
• Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau produktionsreifer Python-Anwendungen, Automatisierungsskripte, APIs oder Datenverarbeitungs-Workflows.
• Erfahrung in der Integration von KI-Lösungen mit Datenbanken, APIs, Unternehmensanwendungen und Cloud-Diensten.
• Projektbasierte Liefererfahrung ist von Vorteil.

• Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten
• Ausgezeichnete Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten
• Erfahrung mit KI/ML-Technologien und Frameworks bevorzugt
• Kenntnisse der Sicherheitsbestimmungen und Compliance-Anforderungen
• Fähigkeit, selbstständig und im verteilten Team zu arbeiten
• Gelegentliche Reisen können erforderlich sein (bis zu 10%)

Verpflichtende Fähigkeiten:

• Umfassende Kenntnisse der Geschäftsprozesse (Finanzen, Betrieb, Kundenservice, Dienstleistungen usw.)

• Fundierte praktische Erfahrung mit Grossen Sprachmodellen wie OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Mistral oder ähnlichen Modellen.
• Umfangreiche Erfahrung im Prompt Engineering, einschließlich System-Prompts, Few-Shot-Prompting, Chain-of-Thought-sicherem Design, strukturierten Ausgaben, Prompt-Optimierung und Prompt-Evaluation.
• Unverzichtbare praktische Erfahrung in der Erstellung von MCP-Servern, MCP-Tools und Integrationen für LLM-basierte Anwendungen.
• Fundierte Programmierkenntnisse in Python, einschließlich Skripterstellung, API-Integration, Datenverarbeitung und produktionsgerechter Codierung.
• Gute Kenntnisse in SQL für Abfragen, Datenprofilierung, Joins, Aggregationen, gespeicherte Prozeduren und Leistungsoptimierung.
• Gute praktische Kenntnisse der AWS-Cloud-Dienste und cloudnativer Bereitstellungsmuster.
• Gutes Verständnis von Geschäftsprozessen und Fähigkeit, Geschäftsanforderungen in KI-Automatisierungsanwendungen umzusetzen.
• Grundkenntnisse in maschinellen Lernmodellen und -konzepten, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen.
• Erfahrung im Aufbau von KI-Agenten, Retrieval-Augmented Generation-Pipelines, Workflow-Automatisierung oder Tool-unterstützten LLM-Anwendungen.
 

Bevorzugte Fähigkeiten:

• Erfahrung mit Retrieval-Augmented Generation und unternehmensweiten Wissensquellen.
• Erfahrung mit KI-Frameworks wie LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI, AutoGen oder ähnlichen.
• Erfahrung im Aufbau von REST-APIs mit FastAPI, Flask, Django REST Framework oder ähnlichen Python-Frameworks.
• Erfahrung mit AWS-Diensten wie Amazon Bedrock, Lambda, S3, API Gateway, CloudWatch, IAM, Step Functions, ECS, EKS, SageMaker, Glue, Athena und OpenSearch.
• Erfahrung mit Datenengineering-Konzepten, ETL/ELT-Pipelines, Batch-Verarbeitung, API-Ingestion und Datenqualitätsvalidierung.
• Erfahrung mit Git, CI/CD, Docker, containerisierten Bereitstellungen und modernen DevOps-Praktiken.
• Erfahrung mit LLM-Bewertungsframeworks für Antwortqualität, Halluzinationsprüfungen, Sicherheit, Zuverlässigkeit, Grounding und Genauigkeit.
• Kenntnisse in verantwortungsvoller KI, Datenschutz, Zugriffskontrolle, Sicherheit, Prüfbarkeit und Governance-Praktiken.
• Erfahrung mit Beobachtbarkeit und Überwachung von KI-Systemen, einschließlich Protokollierung, Tracing, Kostenverfolgung, Latenzüberwachung und Nutzungsanalysen.
• Vertrautheit mit Workflow-Automatisierungstools wie Airflow, Power Automate, n8n, Zapier oder ähnlichen Plattformen.