Senior AI / GenAI Engineer (Inputmanagement / Dokumente) (Ref. #26333)
Für ein Unternehmen suchen wir einen erfahrenen Senior AI / GenAI Engineer, der die Digitalisierung und Automatisierung des zentralen Posteingangs mitgestaltet. Eingehende Briefe, Formulare und Belege werden gescannt, automatisch klassifiziert und für die Weiterverarbeitung aufbereitet. Mit Python, OCR und generativer KI entwickelst du Lösungen, die relevante Informationen aus Dokumenten extrahieren, prüfen und an die zuständigen Fachprozesse übergeben. Du begleitest diese Lösungen von der Entwicklung bis in den produktiven Betrieb. Dabei gelten verbindliche SLAs für Verfügbarkeit und Verarbeitungszeiten.
- Python-Anwendungen und Verarbeitungspipelines für den digitalen Posteingang entwickeln und betreiben, vom Scan bis zur Übergabe strukturierter Daten an nachgelagerte Systeme.
- OCR, Dokumentenklassifikation und LLMs einsetzen, um Dokumenttypen zu erkennen und Angaben aus Formularen, Belegen und Freitexten zu extrahieren.
- Extrahierte Daten mit fachlichen Regeln und Plausibilitätsprüfungen validieren. Unleserliche Dokumente und unsichere Ergebnisse gezielt zur manuellen Prüfung weiterleiten.
- Die Qualität der Extraktion mit repräsentativen Testdaten messen und prüfen, ob Änderungen an Modellen oder Prompts die Ergebnisse im laufenden Betrieb verbessern.
- SLA-kritische Prozesse überwachen, insbesondere Durchlaufzeiten, Fehlerraten und Rückstände. Wiederanläufe und Ausweichverfahren für Störungen umsetzen.
- Mit Fachbereichen, Betrieb und IT-Sicherheit zusammenarbeiten und die Verarbeitung sensibler Dokumente nachvollziehbar gestalten.
- Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung und im Betrieb produktiver Python-Anwendungen, einschliesslich automatisierter Tests und CI/CD.
- Hands-on-Erfahrung mit Red Hat OpenShift im produktiven Betrieb, insbesondere mit Deployment, Skalierung, Monitoring und Fehleranalyse containerisierter Anwendungen.
- Praxiserfahrung mit KI-gestützter Dokumentenverarbeitung, etwa mit OCR, Dokumentenklassifikation oder der Extraktion strukturierter Daten aus unstrukturierten Dokumenten.
- Erfahrung mit der Integration und Evaluation von LLMs in produktiven Anwendungen, insbesondere mit strukturierten Ausgaben und der Validierung von Modellergebnissen.
- Erfahrung im Betrieb geschäftskritischer Systeme mit verbindlichen SLAs, einschliesslich Incident-Analyse und Wiederanlauf nach Störungen.
- Erfahrung mit APIs und der Integration in bestehende Unternehmenssysteme. Kenntnisse im Inputmanagement, in der digitalen Poststelle oder mit Dokumentenmanagementsystemen sind von Vorteil.
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