Beschreibung

Die LGT ist die weltweit grösste Private Banking und Asset Management Gruppe im Besitz einer Unternehmerfamilie. Als Family Office des Fürstenhauses von Liechtenstein überzeugen wir Sie mit langjähriger Erfahrung in der Verwaltung grosser Vermögen.

Als Senior Software Engineer sind Sie ein zentraler Bestandteil des GenAI-Teams von LGT in Zürich. Gemeinsam mit den Fachbereichen und Engineering-Partnern entwickeln Sie produktionsreife Anwendungen und bringen innovative KI-gestützte Lösungen in die Umsetzung.

In dieser Rolle verantworten Sie die Konzeption, Entwicklung und den Betrieb skalierbarer Softwarelösungen entlang des gesamten Technologie-Stacks - vom Backend bis zum Frontend. Sie bringen fundierte Engineering-Expertise sowie ein ausgeprägtes Verständnis für Architektur, Security und Wartbarkeit mit. Dabei arbeiten Sie mit modernen Webanwendungen, APIs, Enterprise-Integrationen und Kubernetes-basierten Infrastrukturen und sorgen dafür, dass innovative Use Cases zuverlässig in produktiven Umgebungen betrieben werden können.

Sie evaluieren zudem, wie AI Services unsere Produkte und Engineering-Prozesse sinnvoll erweitern können. Vertiefte Erfahrung in der Modellentwicklung wird nicht vorausgesetzt; entscheidend sind jedoch ein solides Verständnis grundlegender AI-Konzepte sowie ein ausgeprägtes Interesse daran, Managed AI Services und APIs verantwortungsvoll in einem regulierten Umfeld einzusetzen.

Als Teil des Teams gestalten Sie Architekturentscheidungen und Engineering-Standards aktiv mit, arbeiten eng mit Kolleginnen und Kollegen zusammen und helfen dabei, die Engineering-Kompetenzen innerhalb der LGT weiter auszubauen. Die Position erfordert ausgeprägte praktische Entwicklungserfahrung, technisches Urteilsvermögen sowie eine pragmatische, lösungs- und produktorientierte Arbeitsweise.

• Sie konzipieren, entwickeln, testen und betreiben produktionsreife Anwendungen Ende-zu-Ende - im Backend wie im Frontend.
• Sie entwickeln robuste APIs, Backend Services, Datenintegrationen und intuitive Web User Interfaces.
• Sie übersetzen fachliche Anforderungen gemeinsam mit Stakeholdern, Designerinnen und Designern sowie Engineering-Partnern in nachhaltige technische Lösungen.
• Sie wirken an Lösungsarchitekturen, technischen Entscheidungen und teamweiten Engineering-Standards mit.
• Sie schreiben qualitativ hochwertigen, sicheren und gut getesteten Code und wenden moderne Software-Engineering-Praktiken konsequent an.
• Sie überwachen produktive Systeme, analysieren Störungen und verbessern kontinuierlich Zuverlässigkeit, Performance und Observability.
• Sie arbeiten mit anderen Teams zusammen, um AI Workflows in deren Tools und Geschäftsprozesse zu integrieren.
• Sie unterstützen weitere Teams bei der Konzeption und Bereitstellung von APIs für AI-gestützte Use Cases, unter anderem auf Basis von Standards wie dem Model Context Protocol (MCP).
• Sie evaluieren neue Technologien pragmatisch, teilen Ihr Wissen und tragen zur Entwicklung wiederverwendbarer Plattformkomponenten und Engineering-Praktiken bei.
  

• Mindestens drei Jahre Berufserfahrung im Software Engineering mit nachweislicher Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb produktiver Anwendungen.
• Erfahrung in agilen, interdisziplinären Teams.
• Hochschulabschluss in Informatik oder einem verwandten Fachgebiet - oder eine gleichwertige, durch praktische Erfahrung erworbene Qualifikation.
• Fundierte Backend-Entwicklungskenntnisse, idealerweise in Java oder Python, sowie Erfahrung in der Konzeption und Entwicklung von APIs und Services, beispielsweise mit Spring Boot oder FastAPI.
• Sehr gute Frontend-Kenntnisse in TypeScript oder JavaScript sowie Erfahrung mit einem modernen Framework wie React, Angular oder Vue.
• Solides Verständnis zentraler Software-Engineering-Prinzipien, insbesondere Clean Code, Design Patterns, Testing, Security und wartbarer Softwarearchitekturen.
• Fundierte DevOps-Erfahrung mit CI/CD-Pipelines, Git-basierten Workflows, Containerisierung, Deployment-Automatisierung und Infrastructure as Code.
• Praktische Erfahrung mit Kubernetes und Docker, einschliesslich Deployment, Betrieb und Troubleshooting containerisierter Anwendungen.
• Grundverständnis von AI und Generative AI sowie Interesse an der Integration von AI Services und APIs in Softwareprodukte. Tiefgreifende Erfahrung in der Modellentwicklung ist nicht erforderlich.
• Ausgeprägte analytische und konzeptionelle Fähigkeiten sowie die Fähigkeit, technische Themen verständlich für technische und nicht-technische Stakeholder aufzubereiten.
• Verhandlungssichere Englischkenntnisse.

nice to have

• Erfahrung im Finanzdie j4id10332745a j4it0832a j4iy26a