DevOps Engineer

Senior DevOps Engineer GenAI & RAG (m/w/d)

Wir suchen einen erfahrenen Senior DevOps Engineer mit Schwerpunkt Generative AI und Retrieval-Augmented Generation (RAG) .

In dieser Position arbeitest du in einem interdisziplinären DevOps-Team am Aufbau einer modernen GenAI-Plattform. Du entwickelst bestehende RAG-Anwendungen weiter, implementierst neue AI Use Cases von der technischen Konzeption bis zur Produktionsreife und stellst ihren zuverlässigen Betrieb sicher.

Rahmendaten

• 1 Jahr mit Verlängerungsoption
• Location: Zürich
• Pensum: 100 %
• Seniorität: Senior, 5 bis 8 Jahre Berufserfahrung

Deine Aufgaben

• Entwicklung, Implementierung und Evaluation robuster, produktionsreifer GenAI-Lösungen mit Schwerpunkt RAG
• Kontinuierliche Weiterentwicklung und Optimierung bestehender RAG Use Cases
• Technische Konzeption und Umsetzung neuer AI Use Cases, Patterns und Self-Service-Lösungen
• Begleitung neuer Anwendungen von der ersten technischen Konzeption bis zur Produktionsreife und dem anschliessenden Betrieb
• Aufbau und Weiterentwicklung einer GenAI-Plattform zur effizienteren Umsetzung von RAG-Lösungen
• Erstellung, Bereitstellung und Wartung skalierbarer Datenpipelines und APIs für GenAI-Anwendungen, Inferenz und Echtzeitintegrationen
• Entwicklung von CI/CD-Pipelines, automatisierten Deployments und Testautomatisierungen
• Implementierung von LLM-Tracing, LLMOps und Evaluationsverfahren
• Überwachung und kontinuierliches Tuning produktiver GenAI-Lösungen hinsichtlich Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und geschäftlicher Anforderungen
• Zusammenarbeit mit Cloud Engineers, Business Engineers, Data Scientists, weiteren DevOps-Teams und Stakeholdern aus den Fachbereichen
• Überführung von Prototypen in stabile und betriebsfähige Lösungen

Dein Profil

Muss-Kriterien

• Mehrjährige Erfahrung als DevOps Engineer oder in einer vergleichbaren technischen Funktion
• Tiefgehendes Verständnis von GenAI-Technologien, insbesondere Retrieval-Augmented Generation
• Praktische Erfahrung mit Prompt Engineering und Context Engineering
• Erfahrung mit GenAI-Frameworks und Observability-Lösungen wie LangChain und LangFuse
• Fundierte Cloud-Kenntnisse, idealerweise im Microsoft-Azure-Umfeld
• Erfahrung mit Azure App Service, Azure Container Apps, Azure AI Foundry und Azure AI Search oder vergleichbaren Cloud-Technologien
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
• Erfahrung mit Skriptsprachen wie Bash oder PowerShell
• Solide Kenntnisse in der Entwicklung und Verwaltung von CI/CD-Pipelines
• Erfahrung in der API-Entwicklung zur Integration von Modellen
• Kenntnisse in den Bereichen LLM-Tracing, LLMOps und Evaluation von GenAI-Lösungen
• Erfahrung mit Testautomatisierung, automatisierten Deployments und der iterativen Validierung von GenAI-Anwendungen

Von Vorteil

• Erfahrung mit Java
• Kenntnisse in Spring und Spring AI
• Erfahrung mit skalierbaren Datenpipelines
• Erfahrung in der Integration von GenAI-Lösungen in bestehende Unternehmenssysteme

Sprachen

• Deutsch: C2, annähernd muttersprachliche Kenntnisse
• Englisch: C1, fachkundige Sprachverwendung