Engineering
Professional AI Engineer
Hybrid
80–100%
Luzern
Über Docpier
Docpier wurde mit der klaren Mission gegründet, administrative Aufgaben in Unternehmen zu eliminieren. Die Grundlage dafür bildet unser «Intelligent Document Processing». Bei uns dreht sich also alles um Dokumente und wie wir aus unstrukturierten Daten strukturierte, nutzbare Daten machen.
Aufbauend darauf entwickeln wir spezialisierte Lösungen für Buchhaltung, Steuern und Revision und nutzen die gewonnenen Daten gezielt zur Automatisierung dieser Prozesse.
Dabei setzen wir auf modernste AI-Technologien und einem state-of-the-art Tech-Stack.
Wir sind ein ambitioniertes Team mit grossen Zielen – und wir suchen engagierte Mitstreiter:innen, die unsere Vision mit uns Wirklichkeit werden lassen.
Über die Rolle
In dieser Rolle bist du für die Entwicklung und Integration von AI-basierten Lösungen verantwortlich. Dies umfasst das Design, die Implementierung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen sowie die nahtlose Einbettung dieser Technologien in unsere Services und Produkte – mit dem Ziel, intelligente, skalierbare und wertstiftende Lösungen zu schaffen.
Du arbeitest in einem kleinen Team eng mit dem CTO, dem Engineering Team sowie dem Product Manager zusammen.
Du bringst intelligente Systeme zum Leben – mit Daten, Modellen und Code, der aus Möglichkeiten echte Lösungen macht.
Aufgaben und Verantwortungen
Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen
Aufbau und Pflege von Datenpipelines für Trainings- und Produktionssysteme
Experimentieren mit neuen Modellen, Frameworks und Technologien
Evaluation der Performance und kontinuierliche Optimierung von AI-Modellen
Dokumentation der technischen Konzepte und Modelle
Mitarbeit in der Lösungsfindung- und Definition unserer Services und Produkte
Sicherstellung von Code-Qualität durch automatisierte Tests und Code-Reviews
Neue Technologien, Modelle und Best Practices evaluieren und vorschlagen
Dokumentation und Wissenstransfer innerhalb des Teams
Anforderungen
Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Bereich Machine Learning, Data Science oder AI Engineering
Kenntnisse in Python und gängigen ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
Kenntnisse in generative AI
Erfahrung mit der Integration von LLMs (Prompting, Evaluation, Observability)
Nachgewiesene Erfolge bei der Bereitstellung von KI-gestützten Funktionen
Erfahrung im Umgang mit Datenbanken, Datenverarbeitung und Feature Engineering
Vertraut mit MLOps, Deployment-Strategien und skalierbaren AI-Systemen
Verständnis für Evaluationsmetriken, Modell-Validierung, Tuning und Versionierung
Erfahrung mit Cloud-Plattformen
Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse
Wir schätzen Potenzial und Lernbereitschaft. Auch wenn du noch nicht alle Kriterien erfüllst, freuen wir uns über deine Bewerbung.
Tools und Technologien
Tools: Notion, Linear, Slack und viele weitere
Technologien: Python, FastAPI, Jupyter, TensorFlow/PyTorch, Huggingface, Kubernetes, Docker, Git/GitHub
Methodik: Agile Software Development, Test Driven Development, CI/CD, Clean Code, IaC
Hinweis an Personalvermittler: Wir berücksichtigten ausschliesslich Direktbewerbungen. Angebote oder Dossiers von Personalvermittlungen werden nicht berücksichtigt und nicht beantwortet.
