AI Engineering Practice Lead 80-100% (w/m/d) in Zürich

Datahouse kombiniert die beiden Kernkompetenzen von Data Science und Software, um ein einzigartiges Dienstleistungsangebot zu liefern. Wir bringen ein Team von Experten in Datenanalyse, Statistik, Programmierung, Datenbanken und Projektmanagement zusammen.

Als AI Engineering Practice Lead verbinden Sie Architektur mit der Umsetzung. Unser AI Solution Architect gestaltet die technische Richtung der Produkte der WP-Gruppe, und unsere AI Engineers bauen die Lösungen. Sie leiten die technische Implementierung von agentischen Systemen, sowohl in gruppenweiten Plattformprojekten als auch in externen Kundenprojekten. Sie bleiben hands-on und setzen den Standard für die AI Engineering Praxis.

Was Sie tun werden:

• Gruppenweite Plattformprojekte aufbauen: Arbeiten Sie mit dem AI Solution Architect zusammen, um die gemeinsamen AI-Grundlagen hinter den Produkten der Wüest Partner Gruppe zu entwerfen und zu bauen. Dazu gehören Agentenframeworks, Tool- und Datenintegrationen, Evaluierungspipelines und Governance.
• Agentische Ingenieurarbeit in der Umsetzung leiten: Übernehmen Sie die technische Verantwortung für Projekte, in denen AI-Agenten planen, Tools verwenden und mehrstufige Workflows durchführen.
• Agenten produktionsbereit machen: Setzen Sie die Standards für Evaluierung, Sicherheitsvorkehrungen, Design mit Mensch-in-der-Schleife, Kosten- und Latenzkontrolle.
• Ingenieurstandards festlegen: Definieren Sie Referenzarchitekturen, wiederverwendbare Komponenten und Best Practices für die AI Engineers.
• Ingenieure funktional führen: Überprüfen Sie Designs und Code, betreuen Sie Ingenieure und heben Sie das technische Niveau.
• Mit Kunden und der Gruppe arbeiten: Nehmen Sie an der Abgrenzung, Aufwandsschätzungen und technischen Pre-Sales teil und erklären Sie Kompromisse in einfachen Worten.
• Die Praxis aktuell halten: Bewerten Sie neue Modelle, Agentenframeworks und Protokolle und entscheiden Sie, was bereit für die Produktion ist.

Qualifikationen:

• 5+ Jahre Erfahrung in Software-, Daten- oder ML-Engineering, einschließlich signifikanter praktischer Erfahrung beim Aufbau von LLM-basierten Systemen in der Produktion.
• Nachweisliche Erfahrung mit agentischen Systemen: Tool- und Funktionsaufrufe, mehrstufige und Multi-Agent-Orchestrierung, Zustands- und Speicherverwaltung sowie Integration mit APIs und Unternehmenssystemen.
• Eine klare Methode zur Evaluierung und Testung nicht-deterministischer Systeme.
• Solides Verständnis von Retrieval- und Kontextengineering als Bausteine, nicht als Endziel.
• Starke Python-Kenntnisse und sehr gute Software-Engineering-Praxis (APIs, CI/CD, Container).
• Erfahrung in der Festlegung technischer Richtungen für andere, als technischer Leiter, Mitarbeiter-Ingenieur oder ähnliches.
• Bewusstsein für Datenschutz- und regulatorische Anforderungen (Schweizer nDSG, EU AI Act).
• Ausgezeichnete Englischkenntnisse; Deutsch ist von Vorteil.

Zusätzliche Informationen:

• Attraktive Arbeitsbedingungen.
• Flexibles Arbeitskonzept mit der Option, von zu Hause aus zu arbeiten.
• Eine einladende, professionelle und kollaborative Unternehmenskultur mit großartigen Veranstaltungen.
• Starker Teamgeist, flache Hierarchien und ein abwechslungsreiches Aufgabenspektrum.
• Ein attraktiver Arbeitsplatz im Herzen von Zürich mit modernen Einrichtungen.
• Generöses Ausbildungs- und Entwicklungsetat, einschließlich dedizierter Zeit zum Lernen.

Wenn Sie Fragen haben, können Sie sich gerne an Katharina Senning, Senior Talent Acquisition Specialist, wenden.