ML​/LLM Engineer; m​/w

Arbeitsort:
Rotkreuz vor Ort, mit zusätzlicher Option auf Homeoffice. Pensum: 60–100%.

• Integration und Fine‑Tuning von Open‑Weight‑ und kommerziellen LLMs (GPT OSS, Mistral, Cohere, OpenAI)
• Entwicklung und Optimierung multimodaler Verarbeitungspipelines (Text, Audio, Bild) inkl. OCR, Docling und Whisper
• Design und Verbesserung von RAG‑Pipelines mit Fokus auf Recall, semantische Relevanz und Robustheit
• Implementierung von Query‑Focused Summarization (QFS) für präzise, kontextgerechte Informationsaufbereitung
• Optimierung von Chunking‑, Embedding‑ und Indexierungsstrategien für skalierbares Retrieval
• Definition und Auswertung von Metriken zu Relevanz, Halluzinationskontrolle und Modellzuverlässigkeit
• Aufbau von Human‑in‑the‑Loop Prozessen für Qualitätskontrolle
• Sicherstellung von Model Governance, Zugriffsmanagement und sicherem Umgang mit Daten
• Dokumentation von Modellarchitekturen, Benchmarks und Deployment‑Prozessen
• Aktives Verfolgen aktueller Entwicklungen in Open‑Source‑LLMs und verantwortungsvoller KIDein

• Nachweisbare Erfahrung im produktiven Einsatz von LLMs
• Tiefes Verständnis von Frameworks wie PyTorch, Transformers und Lang Chain
• Erfahrung im Fine‑Tuning von Open‑Weight Modellen (GPT OSS, Mistral, Cohere)
• Gute Kenntnisse von Datenpipelines, Vector‑Datenbanken und RAG‑Architekturen
• Vertraut mit multimodaler Verarbeitung (Text, Audio, Bild) sowie ETL‑Pipelines für unstrukturierte Daten
• Erfahrung mit MLflow, Kubeflow oder Weights & Biases
• Sehr gute Python‑Kenntnisse sowie Erfahrung mit Pandas, Num Py und Py Torch Lightning
• Analytische und strukturierte Arbeitsweise, sowie Interesse an verantwortungsvoller und transparenter KI

Pensum Voll-/Teilzeit