Entwerfen und konzipieren von GenAI-Lösungen (einschliesslich RAG und Agents) zur Unterstützung bankfachlicher AnwendungsfälleDefinition von Anforderungen und messbaren Leistungskennzahlen für Business Cases in enger Abstimmung mit den FachbereichenEnge Zusammenarbeit mit Data Engineers und Fachexperten, um Daten und geschäftlichen Kontext zu verstehen und sicherzustellen, dass Modelle und Lösungen die relevanten Probleme adressierenFokus auf erste Prototypen oder nicht-operationalisierte AnwendungsfälleZusammenarbeit mit ML- und Cloud-Engineers sowie Fullstack-Entwicklern, um GenAI-Lösungen sicher und compliance-konform in die bestehende GenAI-Plattform zu integrierenAnforderungenMehrjährige Erfahrung als Data ScientistErfahrung in der Umsetzung und Optimierung von GenAI Use CasesErfahrung in der Übersetzung von Business-Logiken in technische Spezifikationen und Erkennen von OptimierungspotenzialenVertrautheit mit Bankprozessen und bankenspezifischen VorschriftenTiefes Verständnis von GenAI-Technologien (RAG, Agents)Fundierte Kenntnisse in ML-Frameworks (TensorFlow, PyTorch) und fortgeschrittenen Algorithmen, insbesondere im Bereich NLP und generative ModelleStarkes Verständnis von ModellevaluationSolide Programmierkenntnisse in Python, inkl. VersionskontrolleErfahrung mit MLOps und ML-Pipeline-Tools (z. B. MLflow, Kubeflow oder Azure ML)Fliessende EnglischkenntnisseGute Deutschkenntnisse (mind. B2-Niveau)PersönlichkeitSehr gute KommunikationsfähigkeitenSehr gute ProblemlösungsfähigkeitenFähigkeit, pragmatische Lösungen für komplexe Herausforderungen zu entwickeln, insbesondere bei der Balance zwischen Innovation, technischer Machbarkeit sowie regulatorischen Anforderungen
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