AI/ML Engineer

pbWir sind ERNI /b. Seit 1994 beraten und unterstützen wir Unternehmen in Innovation und Technologie mit dem Ziel, die unternehmerische Leistungsfähigkeit unserer Kunden zu steigern und damit den Weg ins digitale Morgen zu ebnen. bUnser Schlüssel zum Erfolg: /b Menschen wie Du und unser von schweizerischen Werten geprägter Mindset. Wir wollen, dass unsere Kunden effektiver und innovativer sind als alle anderen. Gemeinsam erreichen wir diese hohen Ziele – partnerschaftlich, als echtes Team und mit echten Werten. So gestalten wir Prozesse so einfach und smart wie möglich – mit rund 800 Mitarbeitenden an 18 Standorten in 8 Ländern bund vielleicht auch bald mit Dir /bAls AI/ML Engineer entwickelst und integrierst du Machine-Learning
- und generative-AI-Lösungen in Kundenanwendungen. Du sorgst dafür, dass AI-Verhalten nützlich, messbar, technisch verlässlich und für den jeweiligen Geschäftskontext geeignet ist. Du arbeitest mit Foundation Models, Large Language Models, Embeddings, Retrieval-Augmented Generation und agentischen Mustern. Dabei verbindest du fundierte AI/ML-Kompetenz mit einem praktischen Verständnis für Datenfundamente, Software-Integration, Sicherheit und den Betrieb produktiver Lösungen. Du bist nicht nur Umsetzungsexperte, sondern auch Gesprächspartner für unsere Kunden. In explorativen Workshops hilfst du technischen Entscheidern, Business-Verantwortlichen und Stakeholdern, relevante AI-Use Cases zu erkennen, ihren Nutzen zu bewerten und umsetzbare nächste Schritte festzulegen. Als Teil unseres Data--AI-Teams arbeitest du eng mit Data Engineers, Software Engineers, Architekten und Consultants zusammen. Du unterstützt technische Pre-Sales-Aktivitäten, entwickelst wiederverwendbare Lösungsmuster und trägst dazu bei, unser Data--AI-Serviceportfolio weiterzuentwickeln. /p h3Was Dich Erwartet /h3 ul liDu entwickelst und konfigurierst Machine-Learning
- und generative-AI-Lösungen für konkrete Kunden
- und Geschäftsanforderungen. /li liCloudbasierte und lokal betriebene Foundation Models und LLMs integrierst du in Anwendungen, Services und Geschäftsprozesse. Qualität, Latenz, Kosten, Datenschutz, Sicherheit und Datenhoheit hast du dabei stets im Blick. /li liZu deinem Alltag gehören Embeddings, Vector Search, Retrieval-Augmented Generation und Prompt Engineering, ebenso agentische Muster für Tool Use und Orchestrierung. /li liDu bereitest Modelle und AI-Features vor und evaluierst sie anhand geeigneter Datensätze, Testfälle, Metriken und menschlichem Feedback. /li liDu analysierst Modellverhalten, Grenzen, Bias und Failure Modes und machst Annahmen, Risiken und Limitationen für technische und fachliche Stakeholder transparent. /li liDu arbeitest mit Data Engineers an Datenaufbereitung, Feature Engineering, Datenqualität, Retrieval-Daten und Evaluationsdatensätzen sowie mit Software Engineers an APIs, Anwendungseinbettung, Deployment und Betrieb. /li liDu führst oder unterstützt explorative Kundenworkshops, in denen du Business-Herausforderungen in tragfähige AI-Chancen, Lösungsoptionen und konkrete Arbeitspakete übersetzt. /li liAuch im technischen Pre-Sales bist du gefragt: von Discovery Sessions und Solution Workshops über Aufwandsschätzungen und Angebote bis hin zu Kundenpräsentationen. /li /ul h3Was Du Mitbringst /h3 ul liIngenieurwesen oder eine vergleichbare Qualifikation bildet deine fachliche Grundlage. /li liMehrjährige Erfahrung in AI/ML Engineering, angewandtem Machine Learning, generativer AI, Software Engineering oder einer vergleichbaren Disziplin zeichnet dein Profil aus. /li liDu verfügst über fundierte Kenntnisse in Python sowie praktische Erfahrung mit relevanten AI/ML-Bibliotheken und Frameworks. /li liKlassische Machine-Learning
- und statistische Grundlagen sowie Erfahrung mit Experimentdesign und Model Evaluation gehören zu deinem Werkzeugkasten. /li liDu bist vertraut mit LLMs, Embeddings, Vector Search, RAG, Prompt Engineering, AI Agents und agentischen Anwendungsarchitekturen. /li liDu hast Erfahrung mit der Integration cloudbasierter und lokal betriebener Modelle in Anwendungen oder Services. /li liDu kannst Modellverhalten, Failure Modes, Bias, Datenschutz, Sicherheit und Responsible-AI-Aspekte fundiert beurteilen. /li liDu verfügst über ein T-shaped Verständnis von Data Engineering: Datenaufnahme, Transformation, Datenqualität, Metadaten, Lineage, Governance sowie strukturierte und unstrukturierte Daten sind dir vertraut. /li liDu verstehst Softwarearchitektur, APIs, Testing, CI/CD, Observability und den sicheren Betrieb AI-gestützter Anwendungen auf einem Niveau, das eine produktive Zusammenarbeit mit Software Engineers ermöglicht. /li liGeschäftliche Herausforderungen übersetzt du in technische Lösungskonzepte und erklärst komplexe AI-Themen klar gegenüber technischen, fachlichen und exekutiven Stakeholdern. /li liTechnisches Pre-Sales, Solution Consulting, Aufwandsschätzungen, Angebotserstellung oder die Vorbereitung von Kundenpräsentationen sind dir vertraut oder du has