AI Engineer

AI Engineer -

Lokale AI-Infrastruktur & High-Performance Inferenz

Du 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.

Deine Aufgaben

• Betrieb, Wartung und Optimierung einer lokalen AI-Plattform mit GPU-unterstützten Systemen
• Arbeit mit containerisierten Modellen, Linux-Umgebungen und automatisierten Deployments
• Performance-Analysen, Benchmarking und Optimierung von Inferenz-Pipelines
• Evaluation neuer Open-Source-Modelle und technische Prüfung ihrer Einsatzfähigkeit
• Parametrisierung, Quantisierung und Stabilitätsoptimierung von Modellen
• Bereitstellung zentraler AI-Schnittstellen für interne Anwendungen
• Integration von KI-Funktionen in Tools, Workflows und Entwicklungsprozesse
• Aufbau von Monitoring für Modelle, Ressourcen, Latenzen und Verfügbarkeit
• Unterstützung von MLOps-Prozessen, Modellversionierung und produktivem Betrieb
• Dokumentation von Modellen, Konfigurationen und Betriebsabläufen
• Mitwirkung bei Hardware-Evaluation, GPU-Systemen und Ausbau der lokalen Infrastruktur

Das bringst du mit

• Fundierte Erfahrung mit AI-Systemen, LLMs oder vergleichbaren ML-Modellen
• Praxis im Betrieb selbst gehosteter Modelle (lokal, on-premise, Open-Source-First)
• Erfahrung mit Docker, Linux, Container-Umgebungen
• Kenntnisse im Umgang mit GPU-Workloads, CUDA, VRAM-Management oder Performance-Tuning
• Verständnis für Inferenz, Kontextlängen, Ressourcenverbrauch, Latenzen und Modellqualität
• Interesse an MLOps, Monitoring, Automatisierung und robustem Produktivbetrieb
• Fähigkeit, Modelle kritisch zu testen und für konkrete Use Cases zu bewerten
• Erfahrung mit APIs, Schnittstellen und Integration von KI in bestehende Systeme
• Bewusstsein für Datenschutz, Security und sensible technische Umgebungen
• Strukturierte, selbstständige und lösungsorientierte Arbeitsweise

Wünschenswerte Zusatzkompetenzen

• Erfahrung mit modernen Inferenz-Frameworks (z.B. vLLM, SGLang, OpenLLM)
• Kenntnisse in Workflow-Automatisierung (z.B. n8n)
• Monitoring von GPU-Ressourcen, Modellverfügbarkeit und Systemmetriken
• Erfahrung mit MLOps-Tools, Pipelines, Tests oder Modellversionierung
• Python-Kenntnisse, Skripting, Backend-Integration
• Erfahrung mit lokalen AI-Clustern oder selbst aufgebauter Infrastruktur
• Verständnis moderner Coding-Workflows und KI-gestützter Softwareentwicklung
• Erfahrung mit Embeddings, RAG oder internen Wissenssystemen

Was dich erwartet

• Arbeit an anspruchsvoller, moderner Technologie
• Hohe Eigenverantwortung und kurze Entscheidungswege
• Flexible Arbeitszeiten und zeitgemässe Arbeitsumgebung
• Weiterbildungsmöglichkeiten und Zertifizierungen
• Attraktive Vergütung und zusätzliche Benefits
• Teamkultur mit regelmässigem Austausch und Events

Bereit für den nächsten Schritt?

Wenn du deine Expertise in einer Rolle einsetzen möchtest, in der technische Tiefe, Innovationskraft und echte Wirkung zusammenkommen, dann ist jetzt der richtige Moment.

Bewirb dich direkt oder kontaktiere mich persönlich für eine vertrauliche Erstinformation.

Ich freue mich darauf, von dir zu hören und melde mich zeitnah zurück.