Asks for

The ad says“Praktische Erfahrung im Design und Aufbau agentischer AI-Systeme, inklusive Multi-Step-Reasoning-Workflows, Tool-Nutzung und Orchestrierung von LLM-basierten Agenten in Produktionsumgebungen”
The ad says“Erfahrung im Design skalierbarer AI-Systemarchitekturen, inklusive APIs, Inference-Services, Workflow-Orchestrierung und Integration in Enterprise-Systeme”
The ad says“Erfahrung im Deployment von KI-Lösungen auf Cloud-Plattformen wie Google Cloud Platform, Vertex AI, Azure oder vergleichbaren Umgebungen”
The ad says“Kenntnisse in Software Engineering und DevOps-Praktiken, inklusive Docker, Git, CI/CD, Testing, Monitoring und Aufbau zuverlässiger Produktionssysteme”
The ad says“Kenntnisse in Software Engineering und DevOps-Praktiken, inklusive Docker, Git, CI/CD, Testing, Monitoring und Aufbau zuverlässiger Produktionssysteme”
The ad says“Kenntnisse in Software Engineering und DevOps-Praktiken, inklusive Docker, Git, CI/CD, Testing, Monitoring und Aufbau zuverlässiger Produktionssysteme”
The ad says“Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung im Aufbau von AI-Anwendungen und Backend-Services mit Frameworks wie FastAPI, Flask oder ähnlichen”
The ad says“Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung im Aufbau von AI-Anwendungen und Backend-Services mit Frameworks wie FastAPI, Flask oder ähnlichen”
The ad says“Erfahrung in der Entwicklung und dem Deployment von Generative-AI- und LLM-Lösungen, inklusive Architekturen wie RAG-Pipelines und Vektor-Datenbank-Integrationen”
The ad says“Kenntnisse in Software Engineering und DevOps-Praktiken, inklusive Docker, Git, CI/CD, Testing, Monitoring und Aufbau zuverlässiger Produktionssysteme”
The ad says“Erfahrung im Deployment von KI-Lösungen auf Cloud-Plattformen wie Google Cloud Platform, Vertex AI, Azure oder vergleichbaren Umgebungen”
The ad says“Erfahrung im Design skalierbarer AI-Systemarchitekturen, inklusive APIs, Inference-Services, Workflow-Orchestrierung und Integration in Enterprise-Systeme”
The ad says“Erfahrung in der Entwicklung und dem Deployment von Generative-AI- und LLM-Lösungen, inklusive Architekturen wie RAG-Pipelines und Vektor-Datenbank-Integrationen”
The ad says“Praktische Erfahrung im Design und Aufbau agentischer AI-Systeme, inklusive Multi-Step-Reasoning-Workflows, Tool-Nutzung und Orchestrierung von LLM-basierten Agenten in Produktionsumgebungen”
The ad says“7+ Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung & Solution Architecture und 3+ Jahre praktische Erfahrung im Machine Learning”
The ad says“Kenntnisse in Software Engineering und DevOps-Praktiken, inklusive Docker, Git, CI/CD, Testing, Monitoring und Aufbau zuverlässiger Produktionssysteme”
The ad says“Praktische Erfahrung im Design und Aufbau agentischer AI-Systeme, inklusive Multi-Step-Reasoning-Workflows, Tool-Nutzung und Orchestrierung von LLM-basierten Agenten in Produktionsumgebungen”
The ad says“Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung im Aufbau von AI-Anwendungen und Backend-Services mit Frameworks wie FastAPI, Flask oder ähnlichen”
The ad says“Erfahrung in der Entwicklung und dem Deployment von Generative-AI- und LLM-Lösungen, inklusive Architekturen wie RAG-Pipelines und Vektor-Datenbank-Integrationen”
The ad says“7+ Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung & Solution Architecture und 3+ Jahre praktische Erfahrung im Machine Learning”
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The ad says“Erfahrung im Deployment von KI-Lösungen auf Cloud-Plattformen wie Google Cloud Platform, Vertex AI, Azure oder vergleichbaren Umgebungen”

Machine Learning Engineer, 80-100%

Wir sind ein agiles Software-Entwicklungsunternehmen aus der Schweiz mit Sitz in Zürich, Belgrad und Kruševac. Wir unterstützen unsere Kunden dabei, digitale Innovationen zu realisieren und ihre digitale Transformation erfolgreich voranzutreiben.

AI in a Box ist ein internes Projekt von 3ap, das unser talentiertes Team entwickelt hat. Die cloudbasierte Plattform umfasst modulare und skalierbare ML-Komponenten, mit denen wir individuelle Lösungen für die Bedürfnisse unserer Kunden erstellen können. Wir arbeiten kontinuierlich daran, neue Möglichkeiten zu erschliessen und unsere Lösungen weiterzuentwickeln. Deshalb suchen wir einen Machine Learning Engineer, der unser Team verstärkt und uns hilft, weiter zu wachsen.

💪🏻Was du tun wirst

Du setzt geschäftliche Anforderungen in massgeschneiderte KI-Lösungen um.
Du implementierst und integrierst ML-Algorithmen, Drittanbieter-Modelle und API-basierte Dienste in unsere cloudbasierte AI-in-a-Box-Plattform.
Du bist lösungsorientiert und weisst, wie man state-of-the-art Lösungen recherchiert und validiert, um verschiedenste Aufgaben zu lösen – z. B. Bildvorverarbeitung, Dokumentenerkennung oder Natural Language Processing.
Du betreust den gesamten Lifecycle eines ML-Projekts – von Forschung und Prototyping über Architekturdesigns bis hin zur Umsetzung und Kommunikation der Ergebnisse.

👀Was wir suchen

abgeschlossener Hochschulausbildung im Bereich Informatik oder einer verwandten Fachrichtung
Deutsch auf Muttersprachniveau mit Vorteil Mundart, Englisch verhandlungssicher
7+ Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung & Solution Architecture und 3+ Jahre praktische Erfahrung im Machine Learning
Praktische Erfahrung im Design und Aufbau agentischer AI-Systeme, inklusive Multi-Step-Reasoning-Workflows, Tool-Nutzung und Orchestrierung von LLM-basierten Agenten in Produktionsumgebungen
Erfahrung in der Entwicklung und dem Deployment von Generative-AI- und LLM-Lösungen, inklusive Architekturen wie RAG-Pipelines und Vektor-Datenbank-Integrationen
Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung im Aufbau von AI-Anwendungen und Backend-Services mit Frameworks wie FastAPI, Flask oder ähnlichen
Erfahrung im Design skalierbarer AI-Systemarchitekturen, inklusive APIs, Inference-Services, Workflow-Orchestrierung und Integration in Enterprise-Systeme
Erfahrung im Deployment von KI-Lösungen auf Cloud-Plattformen wie Google Cloud Platform, Vertex AI, Azure oder vergleichbaren Umgebungen
Kenntnisse in Software Engineering und DevOps-Praktiken, inklusive Docker, Git, CI/CD, Testing, Monitoring und Aufbau zuverlässiger Produktionssysteme
engagierte Teamplayer-Persönlichkeit mit ausgeprägten Kommunikationskompetenzen und lösungsorientierter Einstellung
agile Denkweise und die Fähigkeit, bei Bedarf das Steuer zu übernehmen
technologisch neugierige Denkweise und die Bereitschaft, Wissen mit Kolleginnen und Kollegen zu teilen

👌 Es wäre grossartig, wenn du

über Erfahrung in der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen, inklusive Datenanalyse, Feature Engineering und Entwicklung ML-basierter Anwendungen, verfügst.
Kenntnisse in ML-Frameworks wie scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow vorweisen kannst.
Erfahrung im Aufbau von End-to-End-ML-Pipelines hast – von der Datenaufbereitung über Modelltraining und Evaluation bis hin zum Deployment.
Erfahrung mit Kubernetes oder grossskaligen, verteilten Infrastrukturen für AI-Workloads besitzt.
in der Region Zürich wohnst.

🌟 Wir bieten

Anspruchsvolle und spannende Projekte für Kunden, die Wirkung erzielen wollen
40-Stunden-Woche, 25 Urlaubstage + 2 zusätzliche 3ap-Feiertage
Hybrides Arbeiten und flexible Arbeitszeiten
Unterstützung für Homeoffice, Beteiligung an ÖV-Kosten & modernes Büro am Bahnhof Zürich-Altstetten
Überdurchschnittliche BVG-Abdeckung und private Unfallversicherung
Erweiterte Elternzeit

Bei 3ap erwartet dich ein Umfeld, das von flachen Hierarchien, Unterstützung und Vertrauen geprägt ist. Gemeinsam arbeiten und entwickeln wir uns fortlaufend weiter. Wenn du ein motivierendes Umfeld, kollegiale Zusammenarbeit und anspruchsvolle Projekte genauso schätzt wie wir, dann freuen wir uns auf deine Bewerbung!

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