Description

Wir suchen einen pragmatischen, lösungsorientierten AI Software Engineer, der in dynamischen, interdisziplinären Teams strategische Business-Vorhaben in produktionsreife Agentic-AI-Lösungen umsetzt. Du denkst vom Business-Problem her und verbindest solides Software Engineering mit autonomen AI-Architekturen und Recursive Self-Improvement (RSI), um verlässliche, betriebsfähige Software mit spürbarem Mehrwert zu liefern.

Vielseitigkeit leben

Dein Verantwortungsbereich ##

  • End-to-End Engineering Ownership in fokussierten, interdisziplinären Vorhaben übernehmen: von der Anforderungsklärung und Architektur bis zu testbaren, deploybaren und operations-ready Produktionsservices (inkl. Observability, SLOs und Runbooks)
  • Stateful Multi-Agent Workflows, Tool-Integrationen (MCP, A2A, Enterprise APIs), hybride Retrieval-/Memory-Pipelines sowie Recursive-Self-Improvement-(RSI)-Loops mit verlässlichen Guardrails entwerfen und orchestrieren
  • Direkt mit Business Stakeholdern, Domain Experts, Architects und Engineers zusammenarbeiten, um die eigentlichen Business-Probleme im Kern zu verstehen, in pragmatische Lösungen zu übersetzen und mittels Automated Evals sowie User-Feedback kontinuierlich weiterzuentwickeln
  • Cloud-native Services sowie CI/CD- und Evaluation-Pipelines mit GitHub und Azure aufbauen und betreiben sowie Best Practices und Engineering-Standards aktiv über Teams hinweg teilen

Potenziale leben

Deine Stärken ##

  • Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im professionellen Software Engineering mit Fokus auf resiliente, produktionsreife Systeme in agilen, interdisziplinären Teams; Praxiserfahrung in der Entwicklung und Produktivsetzung von Agentic-AI-Systemen (Multi-Agent Orchestration, Tool Use, MCP, State/Memory Management, RSI Patterns und Agentic RAG)
  • Fundiertes Praxiswissen zu aktuellen Frontier Reasoning-, Multimodal- und Open-Weight-Modellen (OpenAI GPT, Claude, Gemini, Qwen, DeepSeek etc.) inklusive Context Engineering,Model Routing, Structured Outputs sowie Automated Evals und Tracing
  • Starke Software-Engineering- und Cloud-Native-Skills (Python und/oder TypeScript sowie .NET/C\#und ASP.NET Core für Enterprise Backends) auf Azure und Kubernetes unter Einsatz von Azure AIFoundry und GitHub (GitHub Actions, Copilot)
  • Solides Verständnis von Enterprise AI Security, Datenschutz und Governance (Least-PrivilegeAgent Permissions, Sandboxed Execution, Prompt-Injection Defense, Auditability)
  • Lösungsorientierte, kommunikative und teamorientierte Persönlichkeit, die Business-Anforderungen rasch erfasst, mit AI-nativen Workflows innovative Lösungen entwickelt und messbaren Mehrwert schafft; Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit, Cross-Skilling und Mentoring runden dein Profil ab

Dein Arbeitsort ##

Grubenstrasse 49, 8045 Zürich

Dein Kontakt ##

Talent Acquisition Partner

Petra Bärtsch Kontaktformular