Data Scientist Generative AI

Aufgaben

• Entwerfen und konzipieren von GenAI-Lösungen (einschliesslich RAG und Agents) zur Unterstützung bankfachlicher Anwendungsfälle
• Enge Zusammenarbeit mit Data Engineers und Fachexperten, um Daten und geschäftlichen Kontext zu verstehen und sicherzustellen, dass Modelle und Lösungen die relevanten Probleme adressieren
• Fokus auf erste Prototypen oder nicht-operationalisierte Anwendungsfälle
• Definition von Anforderungen und messbaren Leistungskennzahlen für Business Cases in enger Abstimmung mit den Fachbereichen
• Integration der Gen AI-Lösungen in die Plattform
• Enge Zusammenarbeit mit ML- und Cloud-Engineers sowie Fullstack-Entwicklern, um GenAI-Lösungen sicher und compliance-konform in die bestehende GenAI-Plattform zu integrieren

Anforderungen

• Mehrjährige Erfahrung als Data Scientist
• Verständnis von GenAI-Technologien (RAG, Agents) und Erfahrung in der Optimierung von GenAI-Anwendungsfällen
• Fundierte Kenntnisse in ML-Frameworks (TensorFlow, PyTorch) und fortgeschrittenen Algorithmen, insbesondere im Bereich NLP und generative Modelle
• Solide Programmierkenntnisse in Python, inkl. Versionskontrolle
• Kenntnisse im Einsatz von ML-Pipeline-Tools (z. B. MLflow, Kubeflow oder Azure ML)
• Vertrautheit mit Bankprozessen und bankenspezifischen Vorschriften, die Einfluss auf Modellierungen haben
• Starkes Verständnis von Modellevaluation, Optimierungstechniken sowie dem Umgang mit Modellabweichungen oder -verzerrungen
• Erfahrung in der Übersetzung von Business-Logiken in technische Spezifikationen und Erkennen von Optimierungspotenzialen
• Fliessende Englischkenntnisse und gute Deutschkenntnisse (mind. B2)

Persönlichkeit

• Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten, um Teammitglieder zu koordinieren, Erwartungen zu managen und die Wertschöpfung sicherzustellen
• Fähigkeit, effektiv mit diversen Teams zusammenzuarbeiten
• Fähigkeit, pragmatische Lösungen für komplexe Herausforderungen zu entwickeln, insbesondere bei der Balance zwischen Innovation, technischer Machbarkeit sowie regulatorischen Anforderungen

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