Data Engineering Jobs in Zürich

Du bewertest AI-Use-Cases gemeinsam mit Kunden und übersetzt Anforderungen in technische Lösungsansätze. Du entwickelst ML-und GenAI-Lösungen, z.B. mit LLMs, RAG oder klassischen Machine-Learning-Methoden. Du konzipierst Daten-und ML-Pipelines und bringst AI-Lösungen in produktionsnahe Umgebungen.

Fachliche & Disziplinarische Führung: Du führst dein Team nach den Prinzipien der Servant Leadership. Du förderst die individuellen Stärken deiner Entwickler, begleitest sie bei ihrer Karriereentwicklung und schaffst ein Umfeld von psychologischer Sicherheit und hoher Innovationskraft. Technische Roadmap & Management-Verantwortung: Du erstellst eigenverantwortlich die langfristige technische Roadmap von STACKIT Data & AI Produkten. Hands-on Engineering: Du bist aktiv in die Softwareentwicklung eingebunden mit Hands-on Anteil. Du schreibst hochperformanten, concurrency-sicheren und sauberen Code in Go (Golang), und entwickelst Cloud-Native Services sowie Kubernetes-Operatoren.

Du verantwortest die technische Sicherheit unserer KI-Plattform auf Basis von Kubernetes und STACKIT. Du führst Threat Modeling und Risikoanalysen für neue KI-Anwendungen durch. Du begleitest Roll-outs mit Security Reviews und klaren technischen Empfehlungen. Du härtest Kubernetes-Umgebungen, zum Beispiel über RBAC, Network Policies, Pod Security Standards, Admission Control und Policy as Code. Du arbeitest mit bestehenden Policy-as-Code-Ansätzen, insbesondere Kyverno. Du sicherst die Software Supply Chain ab, zum Beispiel mit signierten Container Images, SBOMs, Schwachstellen-Scans, Trivy und Image Hardening.

Definition und Weiterentwicklung der Zielarchitektur einer Voice- und AI-basierten Softwareplattform Architektur und Design cloud-nativer Microservice-Lösungen auf Basis von Azure und Kubernetes Konzeption von API-, Integrations- und Kommunikationsarchitekturen für verteilte Systeme Integration von Speech-to-Text-, NLP- und AI-Komponenten in die Plattformlandschaft Technische Beratung der Entwicklungsteams sowie Sicherstellung von Skalierbarkeit, Performance und Betriebssicherheit

Mitgestaltung der Architektur eines verteilten Systems, das für eine große, heterogene Kundenbasis skalieren muss. Treffe fundierte Entscheidungen zum Technologie-Stack. Welche Agenten-Frameworks diesen als Basis, wie kommunizieren Agenten miteinander, wann ist ein Human-in-the-Loop-Check erforderlich und wann kann das System autonom handeln. Konzeption, wie Agenten auf Wissen zugreifen und es nutzen. Hier gehören RAG, Vektordatenbanken und vor allem die Genauigkeit der Informationsabfrage dazu; nicht nur das Aufsetzen einer Datenbank.

In der Studienrichtung Künstliche Intelligenz sind darüber hinaus folgende Studienfächer wesentlich: Künstliche Intelligenz, Cloud Technologien, Machine Learning, Datenmanagement, Software-Architekturen für Big Data. In den Praxisphasen sammelst du Erfahrungen zum Beispiel in der Softwareentwicklung, Mess- und Prüftechnik, Fahrzeugentwicklung, Produktionsüberwachung und -steuerung oder IT-Netzwerkbetreuung, Netzwerkadministration und Datensicherheit.

In der Studienrichtung Künstliche Intelligenz sind darüber hinaus folgende Studienfächer wesentlich: Künstliche Intelligenz, Cloud Technologien, Machine Learning, Datenmanagement, Software-Architekturen für Big Data. In den Praxisphasen sammelst du Erfahrungen zum Beispiel in der Softwareentwicklung, Mess- und Prüftechnik, Fahrzeugentwicklung, Produktionsüberwachung und -steuerung oder IT-Netzwerkbetreuung, Netzwerkadministration und Datensicherheit.

Theorie und Praxis verbinden: In den Theoriephasen lernst du Themen wie Programmierung, Data Engineering, Machine Learning und Künstliche Intelligenz. In den Praxisphasen setzt du dein Wissen direkt bei uns im Unternehmen um. Daten verstehen und nutzen: Du unterstützt bei der Erfassung, Verarbeitung und Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten und hilfst dabei, daraus wertvolle Erkenntnisse für unsere Geschäftsprozesse zu gewinnen. KI-Lösungen entwickeln: Du wirkst an der Konzeption und Umsetzung von KI-basierten Systemen mit – etwa zur Automatisierung von Abläufen, zur Prognose von Trends oder zur Optimierung von Entscheidungen.