GenAI Engineer: LLM & RAG Solutions

GenAI Engineer: LLM & RAG Solutions

Zürich 90000 - 110000 CHF / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative LLM-basierte Applikationen und gestalte AI-Workflows im Team.
  • Unternehmen: ti&m, ein führendes Unternehmen für GenAI-Anwendungen in Zürich.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Interdisziplinäres Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
  • Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der KI mit.
  • Qualifikationen: Erfahrung in MCP, Vektordatenbanken und sehr gute Sprachkenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 CHF pro Jahr.

ti&m sucht eine erfahrene Fachkraft für GenAI-Anwendungen in Zürich. Du entwickelst LLM-basierte Applikationen, implementierst Retrieval-Augmented-Generation-Systeme und gestaltest AI-Workflows in enger Zusammenarbeit mit einem interdisziplinären Team.

Du bringst Expertise in:

  • MCP
  • Vektordatenbanken wie Qdrant
  • Embedding- und Re-Ranking-Modellen
  • Open-Weight-LMs
  • multimodale Ansätze

Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse runden das Profil ab.

GenAI Engineer: LLM & RAG Solutions Arbeitgeber: ti&m

ti&m ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld in Zürich zu arbeiten. Unsere offene Unternehmenskultur fördert Kreativität und Zusammenarbeit, während wir gleichzeitig individuelle Wachstumschancen und Weiterbildungen anbieten, um deine Karriere voranzutreiben. Mit einem starken Fokus auf GenAI-Technologien bist du Teil eines engagierten Teams, das an der Spitze der digitalen Transformation steht.

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Kontaktdaten:

ti&m Recruiting-Team

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um GenAI Engineer: LLM & RAG Solutions mit Bravour zu bestehen

Entwicklung von LLM-basierten Applikationen
Implementierung von Retrieval-Augmented-Generation-Systemen
Gestaltung von AI-Workflows
Expertise in MCP
Kenntnisse in Vektordatenbanken wie Qdrant
Erfahrung mit Embedding-Modellen
Erfahrung mit Re-Ranking-Modellen