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Software Engineer – Machine Learning Integration

Prime21 · Bern, CH

Job description

Du bist in der Tech-Welt zuhause, hast Spass an komplexen Systemen und möchtest mit deiner Arbeit einen echten Beitrag leisten? Für unseren Kunden – ein führendes Schweizer Technologieunternehmen im sicherheitsrelevanten Umfeld – suchen wir eine engagierte Persönlichkeit, die moderne Softwarelösungen mitentwickelt und Machine-Learning-Modelle in produktive Systeme integriert. In dieser Rolle arbeitest du in einem interdisziplinären, agilen Team, das täglich an der Weiterentwicklung hochsicherer IT-Systeme arbeitet – mit dem Ziel, Innovation, Stabilität und Sicherheit zu vereinen. Aufgaben Region Bern Ortschaft Bern REF Nr 3G8O75

Stellenbeschreibung
  • Entwicklung und Pflege von Softwarelösungen zur Integration von Machine-Learning-Modellen in Produkte und Plattformen
  • Design und Implementierung skalierbarer APIs und Services für ML-Anwendungen
  • Aufbau und Optimierung von Daten- und Modell-Pipelines mit Fokus auf Sicherheit, Effizienz und Zuverlässigkeit
  • Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists und ML Engineers bei der Überführung von Modellen in produktive Systeme
  • Anwendung von Best Practices im Bereich Clean Code, Testing, CI/CD und Code Reviews
  • Monitoring, Debugging und Weiterentwicklung bestehender ML-betriebener Anwendungen
Anforderungsprofil
  • Abgeschlossenes Studium in Informatik, Computer Science oder verwandtem Gebiet
  • Mehrjährige Berufserfahrung in der Softwareentwicklung (z. B. mit Python, Java oder C++)
  • Erfahrung mit Container-Technologien wie Docker, Kubernetes oder OpenShift
  • Freude an Teamarbeit, technischer Exzellenz und dem Streben nach Qualität
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Perspektive
  • Eine Schlüsselrolle in einem sicherheitsrelevanten Umfeld – mit echtem Impact
  • Spannende Projekte im Bereich Machine Learning, KI und Softwareintegration
  • Agile Arbeitsweise, moderne Technologien und hohe Eigenverantwortung
  • Attraktive Anstellungsbedingungen, flexible Arbeitsmodelle und Weiterentwicklungsmöglichkeiten

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