Senior Data Scientist - GenAI Plattform

• Entwerfen und konzipieren von GenAI-Lösungen (einschliesslich RAG und Agents) in Zusammenarbeit mit Data Engineers und…

• Entwerfen und konzipieren von GenAI-Lösungen (einschliesslich RAG und Agents) in Zusammenarbeit mit Data Engineers und Fachexperten, um die Daten und den geschäftlichen Kontext zu verstehen und sicherzustellen, dass Modelle und Lösungen die richtigen Probleme adressieren.
• Enge Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern, um Anforderungen zu definieren sowie messbare Leistungskennzahlen für den Business Case basierend auf technischen Leistungskennzahlen festzulegen.
• Fokus auf erste Prototypen oder nicht-operationalisierte Anwendungsfälle in enger Zusammenarbeit mit multidisziplinäres Team

Für unser Kunde, eine der führenden Grossbanken in der Schweiz, suchen wir eine/n erfahrene/n Senior Data Scientist für Entwerfen und konzipieren von GenAI-Lösungen (Use Cases).

• Start: ab November
• Laufzeit: 18 Monate bis 03.2027! Verlängerung möglich
• Pensum: 100%, 42h/Woche
• Einsatzort: Zürich, 1-2 Tage/W Home Office
• Vertrag: Anstellung bei Swisslinx

Ihr Projekt Team:

Enge Zusammenarbeit mit ML- und Cloud-Engineers sowie Fullstack-Entwicklern, um GenAI-Lösungen in die GenAI-Plattform sicher & den Compliance-Richtlinien entsprechend" zu integrieren 

• 8+ Jahre Erfahrung als Daten Scientist mit Daten- und Domänenverständnis: Erfahrung im Umgang mit komplexen Datensätzen sowie in der Interpretation bankenspezifischer Daten unter Berücksichtigung regulatorischer Vorgaben und Geschäftsanforderungen.
• Prozess- und Businessverständnis: Fähigkeit, Business-Logiken in technische Spezifikationen zu übersetzen; stark in der teamübergreifenden Abstimmung und im Erwartungsmanagement.
• GenAI-Kompetenz: Kenntnisse in GenAI-Technologien (z. B. RAG, Agents) sowie Erfahrung in der Optimierung entsprechender Anwendungsfälle.
• Maschinelles Lernen & Statistik: Sicherer Umgang mit ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch), fundierte Kenntnisse in NLP, generativen Modellen sowie Modellevaluation und -optimierung.
• MLOps: Gute Programmierkenntnisse (Python, Git) und Erfahrung mit Tools wie MLflow, Kubeflow oder Azure ML zur Automatisierung von ML-Pipelines.
• Kommunikation & Zusammenarbeit: Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und Teamfähigkeit in interdisziplinären Umfeldern.
• Problemlösungskompetenz: Fähigkeit, praxisnahe Lösungen im Spannungsfeld zwischen technischer Machbarkeit, Innovation und regulatorischen Anforderungen zu entwickeln.
• Fliessende Englischkenntnisse (C1) und gute Deutschkenntnisse (B2)

2 Minute zu dem spannenden GenAI Projekt:

Haben wir Ihre Interesse geweckt? Dann freuen wir uns auf Ihre Online Bewerbung mit Ihrem aktuellen CV und Zeugnisse. Sollte Ihr Profil in die engere Auswahl kommen, laden wir Sie zu einem ersten Kennenlerngespräch ein.