Rocken® ist in der Rekrutierung von Talenten und Experten aus IT Consulting und Software Engineering spezialisiert. Wir kollaborieren mit den spannendsten, Schweizer IT Softwarehersteller und Beratungsfirmen. Wir stellen einhergehend ein Netz an etablierten Unternehmungen digital und transparent durch unsere geschlossene Rocken® Talent Plattform zur Verfügung.

Damit unsere Partner ihre Projekte erfolgreich stemmen können, braucht es ein Zusammenspiel verschiedener Fachspezialisten aus den Bereichen: Agile Business Analyse, Requirements Engineering, Project Management, Software Engineering, Architektur, DevOps, und Security.

Hast du Lust auf eine neue Herausforderung? Dann profitiere als Rocken® Talent von unserer breiten Vernetzung und lass dir spannende Jobs vorstellen.

• Definition der technischen Zielarchitektur und Ableitung konkreter, umsetzbarer Arbeitspakete

• Hands-on in der Umsetzung: Implementierung zentraler Plattformkomponenten, Code-Reviews und Deployment über Cloud- und on-premises-Umgebungen hinweg

• Etablierung von Engineering-Standards und Best Practices für die Plattform, etwa in Bezug auf Evaluation, Observability und Deployment

• Technischer Sparringspartner für Stakeholder: Du übersetzt Anforderungen in tragfähige Architekturentscheidungen und wägst technische Optionen fundiert ab

• Enge Zusammenarbeit mit unseren ML- und AI-Engineers sowie Software-Developern

• Fachlicher Lead bei Offerten inklusive Koordination der beteiligten Expertinnen und Experten

• Mehrjährige Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von AI-Plattformen, idealerweise im produktiven Einsatz für Kunden oder eigene Produkte

• Ein abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet

• Technisches Gespür dafür, wie sich holistische AI-Plattformen aus Open-Source-Bausteinen zusammensetzen lassen

• Fähigkeit, technische Anforderungen mit Stakeholdern zu klären und in tragfähige Architekturentscheidungen zu übersetzen

• Erfahrung mit agentischen Systemen und AI-Workflows, RAG-Systemen sowie dem Model Context Protocol (MCP)

• Sorgfältiger Umgang mit der Evaluation von Lösungen, vertraut mit Evaluation Driven Development (EDD) und AI-Evaluation- und Observability-Plattformen (AEOPs)

• Erfahrung mit Modell-Runtimes und LLM-Proxies bzw. Gateways

• Erfahrung mit Blob-Storage (S3) und relationalen Datenbanken (SQL)

• Vertraut mit modernen Vektordatenbanken, sowie Verständnis von Open-Weight Large Language Models, inklusive multimodaler Modelle

• Erfahrung mit Deployments sowohl in der Cloud als auch on-premises, plattform- und anbieterunabhängig

• Sicherer Umgang mit Python und Software-Engineering-Best-Practices