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Machine Learning Engineer 100% (f/m/d)

Die Julius Baer sucht einen erfahrenen Machine Learning Engineer, der sich der Entwicklung und Wartung von skalierbaren AI-Lösungen widmet und eng mit verschiedenen Teams zusammenarbeitet. Der ideale Kandidat verfügt über starke Problemlösungsfähigkeiten, Kommunikationsfähigkeiten und Erfahrung mit Machine Learning-Bibliotheken und -Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch.

Ausland

Julius Bär Gruppe AG

100%

Aufgaben

Erstellung von Multi-Agenten-Systemen und Ausstattung von KI-Modellen mit Funktions-/Werkzeugaufrufmöglichkeiten
Entwurf und Implementierung von RAG-Systemen, um KI-Antworten auf Unternehmensdaten zu gründen
Bewertung und Integration von KI-Modellen (z.B. LLMs), um optimale Leistung und Zuverlässigkeit zu gewährleisten
Optimierung von agentiven Workflows und KI-Agents für Produktionsanwendungsfälle
Testen und Optimieren von Systemanweisungen und Beispielen, um genaue, konsistente und sichere KI-Ausgaben zu gewährleisten
Leistungsbewertung von Machine-Learning- und KI-Modellen unter Verwendung geeigneter Metriken, Bewertungssätze und Techniken, sowie kontinuierliche Iteration und Verbesserung
Zusammenarbeit mit Plattformteams, Daten-Ingenieuren, Daten-Wissenschaftlern und anderen Stakeholdern, um Machine-Learning-Lösungen in bestehende Systeme und Prozesse zu integrieren
Teilnahme an Code-Reviews, Testen und Debuggen, um die Qualität und Zuverlässigkeit von Machine-Learning-Lösungen zu gewährleisten

Anforderungen

Starke Problemlösungs- und analytische Fähigkeiten, mit der Fähigkeit, kritisch und kreativ über komplexe Herausforderungen nachzudenken
Exzellente Kommunikations- und Kooperationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, effektiv mit cross-funktionalen Teams und Stakeholdern auf allen Ebenen der Organisation zusammenzuarbeiten
Fähigkeit, persönliche Arbeitslasten effektiv zu managen, Aufgaben zu priorisieren, Zeitpläne zu verwalten und hochwertige Ergebnisse termingerecht zu liefern
Kontinuierliche Lernbereitschaft, mit einer Leidenschaft, sich über die neuesten Entwicklungen im Machine Learning und in der künstlichen Intelligenz auf dem Laufenden zu halten
Aufmerksamkeit für Details und Engagement für die Erstellung von hochwertigem, zuverlässigem und wartbarem Code
Akademischer Abschluss in Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Feld
Starke Programmierfähigkeiten in Python mit Erfahrung in Machine-Learning-Bibliotheken und Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
Nachweisbare Erfahrung mit Large Language Models (LLMs)
Gutes Verständnis von KI-Agents und agentiven Workflows, LLM-Orchestrierungsframeworks und Denkmustern
Erfahrung mit Datenpräparation, Feature-Engineering und Modellauswahl- und Bewertungstechniken
Kenntnisse von statistischen und mathematischen Konzepten, die für das Machine Learning relevant sind
Sehr gute Englischkenntnisse, Spanisch ist ein Plus