AI/ML Engineer & MLOps 80-100%

Bei Sunrise denken wir grösser, gehen weiter und schaffen neue Ideen. Für uns bedeutet die Arbeitskultur, gemeinsam Grosses zu erreichen. Es ist der Ort, an dem Respekt und innovative Ideen mit echtem Teamwork kombiniert werden – jede Stimme zählt, jede Perspektive macht uns stärker. Unsere Leidenschaft spornt uns an, Neues auszuprobieren und kontinuierlich zu wachsen. Klingt das nach dir? Dann schliesse dich unserer Erfolgsgeschichte an.

Im ADAO (AI, Data and Agentic Enablement Office) bringen wir Menschen zusammen, um die Zukunft von Sunrise durch Daten, Analytik, KI und agentische Technologien zu erschliessen. Wir denken gross, handeln zielgerichtet und verwandeln Ideen in echte Auswirkungen für unsere Kunden und Teams. ADAO ist der Ort, an dem Innovation auf Vertrauen trifft: Wir bauen starke Datenfundamente, skalieren sichere und zuverlässige KI-Fähigkeiten und befähigen Geschäftseinheiten durch ein Hub-and-Spoke-Betriebsmodell, um bedeutende Ergebnisse im gesamten Unternehmen zu liefern.

In dieser Rolle wirst du ML- und GenAI-Lösungen entwerfen, erstellen, bereitstellen und betreiben, die messbaren geschäftlichen Wert für Sunrise liefern, wobei du Exzellenz über den gesamten Lebenszyklus sicherstellst, von Experimenten bis hin zu automatisierten Bereitstellungen, Überwachung, Risikokontrollen und kontinuierlicher Verbesserung im Einklang mit den Standards und der Governance von ADAO.

Du wirst Teil des zentralen AI/ML Engineering & MLOps Kapitels innerhalb des ADAO Hubs sein, das eingebettete Domain Pods durch wiederverwendbare Plattformkomponenten, Ingenieurstandards und praktische Umsetzung unterstützt.

DEINE HERAUSFORDERUNG:

• Entwickeln & Industrialisieren von ML/GenAI-Lösungen: Übersetze Geschäftsroadmaps in Lösungsdesigns und implementiere robuste Trainings-/Inference-Pipelines und Produktionsdienste, die alle nicht-funktionalen Anforderungen erfüllen.
• Co-Design von Lösungsarchitekturen mit Data Scientists und Domain Pods (Batch/Real-Time, APIs, RAG-Muster, wo relevant).
• Industrialisierung von Prototypen: automatisierte Tests, sichere Verpackung, Bereitstellung/Rollback und Leistungs-/Kostenoptimierung.
• Eigenverantwortung & Weiterentwicklung von MLOps/LLMOps-Pipelines: Baue standardisierte CI/CD-Workflows, verwalte die Modellpromotion durch dev→test→prod und halte Überwachungs- und Drift-/Retraining-Mechanismen aufrecht.
• Betreibe Modellregistrierung/Versionskontrolle und automatisierte Retraining-Auslöser im Einklang mit der ADAO-Governance und CIO/IT-Änderungsfenstern.
• Betreibe Experimentation & Feature Management: Biete reproduzierbare Experimente, verwalte Feature-Store-Muster und Validierung und fördere wiederverwendbare Datensätze/Funktionen über Pods hinweg.
• Führe Evaluierungswerkzeuge für ML & GenAI (Regression, A/B-Tests, Sicherheits- & Mehrsprachigkeitsprüfungen) aus und teile wiederverwendbare Assets.
• Modell-Dokumentation, Governance & Risiko: Erstelle konforme Moduldokumentationen, implementiere erforderliche Governance/Sicherheits-/Datenschutzkontrollen und unterstütze GenAI-Sicherheits- und Prüfmaßnahmen.
• Implementiere Responsible AI / GenAI-Guidelines: Grundlegung, HITL-Genehmigungen, Prüfprotokolle und Risikobewertungen mit Governance-Teams.
• Beobachtbarkeit, Zuverlässigkeit & Vorfallreaktion: Implementiere vollständige Beobachtbarkeit für Modelle und Dienste, halte Handbücher und Alarme aufrecht, nimm an der Vorfalllösung teil und treibe Zuverlässigkeitsverbesserungen voran.
• Definiere SLOs/SLIs und implementiere Überwachung/Alarmierung für Qualität, Drift, Latenz, Verfügbarkeit und Kosten.
• Ermögliche & wiederverwendbare Komponenten: Biete wiederverwendbare ML/GenAI-Komponenten, coache Teams zu MLOps/LLMOps Best Practices und stelle konsistente Ingenieurstandards über Hub und Pods sicher.
• Baue wiederverwendbare Bibliotheken und Referenzimplementierungen (RAG-Connectoren, Evaluierungswerkzeuge, Bereitstellungsgerüste).
• Coache Pod-Ingenieure durch Reviews, Pairing und Clinics; trage zu ADAO AI Academy Materialien bei.

DEINE FÄHIGKEITEN:

• Bachelor/Master in Informatik, Datenwissenschaft, Ingenieurwesen, Mathematik oder gleichwertige praktische Erfahrung.
• 3+ Jahre Erfahrung in ML-Engineering, MLOps, Software-/Datenengineering oder verwandten Rollen, mit nachweislicher End-to-End-Produktion von ML/GenAI-Lösungen.
• Praktische CI/CD- und DevOps-Erfahrung für ML-Workloads (Testing, Versionskontrolle, Release-Management), sowie IaC (Terraform/Pulumi) und GitOps.
• Erfahrung mit ML-Frameworks (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow) und Serving-Mustern (REST/gRPC, Batch, Streaming) sowie MLOps-Tools (MLflow, Kubeflow, Azure ML, Vertex AI, SageMaker).
• Starke Software-Engineering-Fähigkeiten (Testing, APIs), Container (Docker) und Cloud-Bereitstellungsmuster; GenAI/RAG-Erfahrung ist ein Plus.
• Vertrautheit mit Feature-Stores, Experiment-Tracking, Datenqualitätsprüfungen und Orchestrierungstools (Airflow/Dagster/Prefect), Arbeit in funktionsübergreifenden Hub- und Pod-Setups.
• Starke Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten, Ownership-Mindset und Zuverlässigkeit unter Druck mit einem strukturierten Ingenieuransatz.
• Fähigkeit, ohne formale Autorität Einfluss zu nehmen, Standards über Hub und Pods zu fördern und sich kontinuierlich an sich entwickelnde AI/ML-Technologien anzupassen; Erfahrung im Telekommunikationsbereich ist ein Plus.

Bei Sunrise arbeitest du in einem dynamischen und multinationalen Umfeld, in dem jede Stimme gehört wird, Perspektiven geteilt werden und Werte gelebt werden. Vielfalt ist für uns nicht nur ein Programm, sondern Teil unserer DNA. Indem wir unsere Unterschiede feiern, erreichen wir gemeinsam Grosses.

Sunrise hat mit «Advance – Gender Equality in Business» zusammengearbeitet. Wir wurden auch mit dem Schweizer LGBTI-Label und der Zertifizierung «Fair-ON-Pay Advanced» ausgezeichnet, um die Gleichbehandlung aller Mitarbeiter für gleichwertige Arbeit zu würdigen.

Bist du bereit, die Herausforderung anzunehmen? Dann schliesse dich dem Team an und gestalte aktiv unsere Zukunft!