ti&m steht für technology, innovation & management. Der Name reflektiert die konsequente Ausrichtung auf innovative Lösungen auf Basis zukunftsorientierter Technologien und agiler Vorgehensweisen. Die ti&m besitzt Niederlassungen in Zürich und Bern und umfasst aktuell 140 IngenieureInnen.
ti&m steht für technology, innovation & management. Der Name reflektiert die konsequente Ausrichtung auf innovative Lösungen auf Basis zukunftsorientierter Technologien und agiler Vorgehensweisen. Die ti&m besitzt Niederlassungen in Zürich und Bern und umfasst aktuell 140 IngenieureInnen.
Spannende und innovative AI-Plattform-Projekte für unsere Kunden: von Kreativ-Workshops über Proof-of-Concepts bis zur gemeinsamen Umsetzung produktiver Lösungen
Konzeption und Design holistischer AI-Plattformen auf Basis von Cloud oder Open-Source-Bausteinen, von der Referenzarchitektur bis zur Auswahl und Integration der Komponenten
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
Fachliches Mentoring und Coaching jüngerer Kolleginnen und Kollegen
Fachlicher Lead bei Offerten inklusive Koordination der beteiligten Expertinnen und Experten
Fortwährendes Lernen und stetige Weiterbildung sowie Einblicke in die verschiedenen Branchen unserer Kunden
Abwechslung und spannende Zusammenarbeit in internen Projektteams sowie vor Ort bei unseren Kunden
Was du mitbringst
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
Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten und Freude an der Zusammenarbeit mit Team und Kunden
Verhandlungssicheres Deutsch und Englisch in Wort und Schrift