KI-Chat-Assistent & Praktikum Knowledge Engineering

100% | 6 Monate asap | remote in der Schweiz/Deutschland oder aus unserem Büro in Zürich 

Über Exeon: 

Exeon ist ein führendes Cybersecurity-Scale-up mit Schweizer Wurzeln, das Pionierarbeit im Bereich KI-gesteuerter Sicherheitsanalysen leistet, um IT-, OT- und IoT-Netzwerke zu schützen. Entstanden aus einer Innovation der ETH Zürich, ermöglicht unsere Flaggschiff-Lösung Exeon.NDR Unternehmen, Bedrohungen mit unvergleichlicher Geschwindigkeit und Genauigkeit zu überwachen, zu erkennen und darauf zu reagieren. 
Wir verbinden Schweizer Exzellenz mit einer flexiblen, remote-first und kollaborativen Kultur und unterstützen leidenschaftliche, ehrgeizige Fachkräfte, die sich der Lösung von Cybersecurity-Herausforderungen und der Förderung kontinuierlicher Innovation widmen. 

Als KI-Chat-Assistent & Praktikant im Knowledge Engineering bei Exeon wirst du dabei helfen, einen internen KI-Assistenten zu entwerfen, zu entwickeln, zu evaluieren und kontinuierlich zu verbessern, der Ingenieure, Sicherheitsanalysten und Geschäftsinteressenten unterstützt. Ebenso wichtig ist, dass du eine führende Rolle bei der Organisation und Umwandlung unserer internen Dokumentation (technische Spezifikationen, API-Dokumentationen, Runbooks, Playbooks, Produktanleitungen, Forschungsnotizen usw.) in strukturierte, maschinenlesbare Wissensressourcen übernimmst, die hochwertige Antworten ermöglichen. Du arbeitest eng mit einem Exeon-Mentor im Bereich KI zusammen und kooperierst mit Fachexperten aus den Bereichen Security Engineering, Produkt, Customer Success und Technisches Schreiben. 

Insbesondere wirst du: 

• Entwicklung des KI-Chat-Assistenten (≈50%): 

  • Exeons internen, auf LLM basierenden Assistenten erweitern und verfeinern (zunächst für den internen Gebrauch; mögliche zukünftige Auslagerung). 

  • Eine Retrieval Augmented Generation (RAG) Architektur aufbauen und iterieren: Dokumentenaufnahme, Chunking, Embeddings, Vektorsuche, Ranking, Antwortsynthese. 

  • Offline- und Human-in-the-Loop-Evaluierungsexperimente entwerfen und durchführen (Präzision/Recall der Suche, Nützlichkeit der Antworten, Halluzinationsrate, Latenz- und Kostenmetriken). 

• Knowledgebase- & Dokumentations-Engineering (≈50%): 

  • Fehlende technische Inhalte zu bestehenden Anleitungen hinzufügen, die relevant sind, um die Genauigkeit und das Verständnis der LLMs zu verbessern. 

  • Technisches Material für Klarheit, Konsistenz und LLM-freundliche Struktur umschreiben oder überarbeiten (FAQ-Muster, Q&A-Primitiven, Verfahrensschritte). 

  • Richtlinien für Beiträge: Leichtgewichtige Autorenstandards entwerfen, damit die laufende Dokumentation assistententauglich und benutzerfreundlich bleibt. 

Was du von uns erwarten kannst: 

• Ein innovatives Scale-up-Umfeld mit modernster Sicherheitssoftware und einer schnell wachsenden europäischen Präsenz.  

• Autonomie, Flexibilität (Remote-Optionen) und Vertrauen, die es dir ermöglichen, deine Rolle und Beiträge mitzugestalten.  

• Praktische Zusammenarbeit mit Sicherheitsexperten, Datenwissenschaftlern und Geschäftsleuten aus ganz Europa.  

• Klare Wachstumschancen und Unterstützung für persönliche und berufliche Entwicklung.  

• Offene, vielfältige und inklusive Kultur, die unabhängiges Denken und Work-Life-Balance fördert. 

Was eine gute Passung zwischen Person und Job ausmacht: 

Wir suchen eine proaktive, selbstmotivierte und begeisterte KI-Enthusiastin bzw. einen KI-Enthusiasten, die/der sich in einem schnelllebigen Start-up-Umfeld wohlfühlt und unsere Werte teilt. Außerdem suchen wir bestimmte Anforderungen und Fähigkeiten, um eine gute Passung zwischen Person und Job sicherzustellen: 

• Eine begeisterte Studentin oder ein begeisterter Student, die/der gerne forscht, über starke Kommunikationsfähigkeiten verfügt und selbstständig sowie proaktiv arbeiten kann. 

• Derzeit im Bachelor- oder Masterstudium der Informatik, KI, Data Science oder einem verwandten Fach eingeschrieben oder bereits abgeschlossen. 

• Fähigkeit, unstrukturierte Informationen in strukturierte, navigierbare und gut beschriftete Inhalte umzuwandeln. 

• Starke schriftliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch; klare, prägnante und zielgruppenorientierte Schreibweise. 

• Kenntnisse in Python und Erfahrung mit mindestens einem KI/LLM-Anwendungsframework wie LangChain, Haystack, Semantic Kernel usw. oder starke Bereitschaft und nachgewiesene Fähigkeit, schnell zu lernen. 

• Großes Interesse an Cybersecurity.

• Grundlegendes Verständnis von Embeddings, Vektordatenbanken oder Konzepten der Informationssuche. 

• Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten mit Interesse an technischer und organisatorischer Innovation. 

• Sicherer Umgang mit Git/GitHub/GitLab für kollaborative Entwicklung.