Associate / Senior Associate - Cloud, Data and AI (Cloud & AI Engineer)

Entwerfe und definiere Systemarchitekturen und wähle passende Technologien aus. Steuere autonome Codier-Workflows: Lenk KI-Codieragenten zur Generierung, Prüfung und Verfeinerung von Code. Entwickle Generative AI-Anwendungen von der Konzeptphase bis zur produktiven Bereitstellung. Arbeite direkt mit Kund:innen zusammen, erkenne Geschäftsanforderungen und liefere technische Lösungen. Setze KI-Lösungen in der Cloud um, vorzugsweise auf Azure, alternativ auf GCP oder AWS. Gestalte und betreibe Datenarchitekturen, inklusive Datenpipelines und Vektordatenbanken. Sorge für stringente technische Disziplin mit Testing, Code Reviews, CI/CD und Monitoring. Treibe die Weiterentwicklung der internen Frameworks, Tools und Methodiken für KI-gestützte Entwicklung voran.

At PwC Switzerland, we help clients build trust and reinvent so they can turn complexity into competitive advantage. We're part of a tech-forward, people-empowered network and help clients build, accelerate and sustain momentum across audit, assurance, tax, legal, workforce, deals and consulting.

• Technische Kernkompetenzen: Kenntnisse in Python, AI/ML-Frameworks, REST APIs, Backend-Entwicklung, Git-Workflows und Code-Review-Prozessen.

• Datenbanken und Infrastruktur: Erfahrung mit relationalen und NoSQL-Datenbanken (z.B. PostgreSQL, MongoDB), CI/CD-Pipelines, automatisiertem Testing und Cloud-Deployments (Azure, AWS, GCP).

• AI/ML-Expertise: Aufbau und Betrieb von AI/ML-Anwendungen, Integration grosser Sprachmodell-APIs (z.B. Azure OpenAI), RAG-Architekturen, Embeddings, Prompt Engineering und Modellauswertung.

• Generative AI und KI-gestützte Workflows: Erfahrung mit KI-gestützten Entwicklungswerkzeugen, autonomen Codier-Workflows und Steuerung präziser KI-Agenten.

• Arbeitsweise und Soft Skills: Systemisches Denken, Verantwortung bei hohem Tempo, klare Kommunikation mit Stakeholder:innen und kontinuierliches Lernen in einem dynamischen Umfeld.

• Besondere technische Qualifikationen (optional): Kenntnisse in Go oder Rust, MLOps (Modellversionierung, Monitoring), parallele KI-Codieragenten und Multi-Agent-Architekturen.

• Agile und Open-Source-Erfahrung: Agile Arbeitsweise in Kundenprojekten, Beiträge zu Open-Source-Projekten oder ein Portfolio AI-bezogener Arbeiten.

• Bildung und berufliche Qualifikationen: Technischer Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen, nachweisliche Entwicklung produktionsreifer KI-Anwendungen oder bedeutende Projekte.

• Karriere- und Weiterentwicklungsmöglichkeiten: Zugang zu führenden KI-Modellen, Cloud-Infrastruktur, realen Kundenprojekten und einem Team, das KI-basierte Softwareentwicklung aktiv gestaltet.

• Teamkultur und Wissensaustausch: Zusammenarbeit mit erfahrenen Expert:innen, Förderung von Wissensaustausch, gemeinsames Wachstum und Investitionen in Weiterbildung.