AI Engineer

ph3bAI Engineer - /b /h3 /brh3bLokale AI‑Infrastruktur High‑Performance Inferenz /b /h3 /brpDu möchtest KI nicht nur anwenden, sondern echte technische Verantwortung übernehmen? In dieser Rolle arbeitest du an einer vollständig lokal betriebenen AI‑Umgebung, die anspruchsvolle Systeme unterstützt und höchste Anforderungen an Stabilität, Performance und Sicherheit stellt. Wenn du Freude daran hast, Modelle produktiv zu betreiben, Inferenz‑Stacks zu optimieren und GPU‑basierte Workloads effizient zu steuern, könnte das genau dein nächster Schritt sein. /p /brh3bDeine Aufgaben /b /h3 /brul /brliBetrieb, Wartung und Optimierung einer lokalen AI‑Plattform mit GPU‑unterstützten Systemen /li /brliArbeit mit containerisierten Modellen, Linux‑Umgebungen und automatisierten Deployments /li /brliPerformance‑Analysen, Benchmarking und Optimierung von Inferenz‑Pipelines /li /brliEvaluation neuer Open‑Source‑Modelle und technische Prüfung ihrer Einsatzfähigkeit /li /brliParametrisierung, Quantisierung und Stabilitätsoptimierung von Modellen /li /brliBereitstellung zentraler AI‑Schnittstellen für interne Anwendungen /li /brliIntegration von KI‑Funktionen in Tools, Workflows und Entwicklungsprozesse /li /brliAufbau von Monitoring für Modelle, Ressourcen, Latenzen und Verfügbarkeit /li /brliUnterstützung von MLOps‑Prozessen, Modellversionierung und produktivem Betrieb /li /brliDokumentation von Modellen, Konfigurationen und Betriebsabläufen /li /brliMitwirkung bei Hardware‑Evaluation, GPU‑Systemen und Ausbau der lokalen Infrastruktur /li /br /ul /brh3bDas bringst du mit /b /h3 /brul /brliFundierte Erfahrung mit AI‑Systemen, LLMs oder vergleichbaren ML‑Modellen /li /brliPraxis im Betrieb selbst gehosteter Modelle (lokal, on‑premise, Open‑Source‑First) /li /brliErfahrung mit Docker, Linux, Container‑Umgebungen /li /brliKenntnisse im Umgang mit GPU‑Workloads, CUDA, VRAM‑Management oder Performance‑Tuning /li /brliVerständnis für Inferenz, Kontextlängen, Ressourcenverbrauch, Latenzen und Modellqualität /li /brliInteresse an MLOps, Monitoring, Automatisierung und robustem Produktivbetrieb /li /brliFähigkeit, Modelle kritisch zu testen und für konkrete Use Cases zu bewerten /li /brliErfahrung mit APIs, Schnittstellen und Integration von KI in bestehende Systeme /li /brliBewusstsein für Datenschutz, Security und sensible technische Umgebungen /li /brliStrukturierte, selbstständige und lösungsorientierte Arbeitsweise /li /br /ul /brh3bWünschenswerte Zusatzkompetenzen /b /h3 /brul /brliErfahrung mit modernen Inferenz‑Frameworks (z.B. vLLM, SGLang, OpenLLM) /li /brliKenntnisse in Workflow‑Automatisierung (z.B. n8n) /li /brliMonitoring von GPU‑Ressourcen, Modellverfügbarkeit und Systemmetriken /li /brliErfahrung mit MLOps‑Tools, Pipelines, Tests oder Modellversionierung /li /brliPython‑Kenntnisse, Skripting, Backend‑Integration /li /brliErfahrung mit lokalen AI‑Clustern oder selbst aufgebauter Infrastruktur /li /brliVerständnis moderner Coding‑Workflows und KI‑gestützter Softwareentwicklung /li /brliErfahrung mit Embeddings, RAG oder internen Wissenssystemen /li /br /ul /brh3bWas dich erwartet /b /h3 /brul /brliArbeit an anspruchsvoller, moderner Technologie /li /brliHohe Eigenverantwortung und kurze Entscheidungswege /li /brliFlexible Arbeitszeiten und zeitgemässe Arbeitsumgebung /li /brliWeiterbildungsmöglichkeiten und Zertifizierungen /li /brliAttraktive Vergütung und zusätzliche Benefits /li /brliTeamkultur mit regelmässigem Austausch und Events /li /br /ul /brh3bBereit für den nächsten Schritt? /b /h3 /brpWenn du deine Expertise in einer Rolle einsetzen möchtest, in der technische Tiefe, Innovationskraft und echte Wirkung zusammenkommen, dann ist jetzt der richtige Moment. /p /brpbBewirb dich direkt oder kontaktiere mich persönlich für eine vertrauliche Erstinformation. /bIch freue mich darauf, von dir zu hören und melde mich zeitnah zurück. /p /p #J-18808-Ljbffr