Hast du Freude daran, neue Ideen schnell auszuprobieren und zum Laufen zu bringen? Und möchtest du mithelfen, künstliche Intelligenz in einem wachsenden Schweizer Unternehmen praktisch einzusetzen?

Bei MS Direct AG verbinden wir die Qualität eines Schweizer KMU mit der Dynamik eines modernen E-Commerce-Unternehmens. Seit über 40 Jahren entwickeln wir uns weiter und bleiben neugierig auf neue Technologien. Unsere Teams automatisieren Order Fulfillment mit Robotik und entwickeln unsere Geschäftsmodelle mit Cloud-Lösungen und künstlicher Intelligenz weiter.

Für unser neues AI Office suchen wir eine Person, die AI-Use-Cases ausprobiert, Prototypen baut und Ideen schnell greifbar macht. Wichtig ist uns dabei: Das Wissen, die Erfahrung und die Verantwortung bleiben bei uns im Unternehmen.

Du startest mit 50 % - ideal auch neben einem Studium - und kannst mit der Rolle auf 80-100 % wachsen. Du probierst AI-Use-Cases aus, baust Prototypen und bringst neue Ideen schnell zum Laufen.

Du öffnest den Editor, baust eine erste Version, zeigst sie dem Team - und verbesserst sie weiter. Du arbeitest in einer Sandbox mit synthetischen oder entkoppelten Daten und testest verschiedene Ansätze, damit Prototypen später produktionsfähig werden. Ob du frisch aus dem Studium kommst oder bereits erste Erfahrung gesammelt hast, ist weniger entscheidend. Wichtig ist: Du hast schon Dinge gebaut und bleibst dran, bis sie funktionieren.

AI Prototype Engineer (a)

Dein Alltag

Prototypen & Experimente

• AI-Use-Cases aus dem Tagesgeschäft der vier Gesellschaften in lauffähige Prototypen überführen - von der Idee bis zur Demo.
• Agenten, RAG-Systeme, Automatisierungen und Klassifizierungslösungen entwickeln und iterativ verbessern.
• Neue Ansätze schnell ausprobieren, vergleichen und herausfinden, was in der Praxis funktioniert.
• Prototypen in einer Sandbox mit synthetischen Daten entwickeln, sodass sie später produktionsfähig werden.

Technologie & Integration

• Sprachmodelle gezielt einsetzen: Modellauswahl, Prompt Engineering, Output-Validierung.
• Synthetische Datensätze und Testumgebungen aufsetzen, die Prototypen realitätsnah speisen - ohne Produktionsdaten zu berühren.
• Einfache Datenpipelines für die Sandbox aufbauen und verstehen, wie eine spätere Produktionsintegration aussehen könnte.
• Werkzeuge und Frameworks evaluieren: welcher Ansatz passt zu welchem Use Case.

 Qualität & Übergabe

• Prototypen dokumentieren und so aufbauen, dass sie nachvollziehbar und übergabefähig bleiben.
• Einfache Eval-Frameworks aufbauen: Wie messen wir, ob ein Prototyp wirklich funktioniert?
• Eng mit dem AI Office Lead zusammenarbeiten, Erkenntnisse teilen und Lösungen gemeinsam weiterentwickeln.

Wissenstransfer & Dokumentation

• Technische Entscheidungen so dokumentieren, dass andere darauf aufbauen können.
• Gelegentlich an internen Demos mitwirken und den AI Champions als technischer Ansprechpartner zur Seite stehen.

Dein Talent

• Du kannst programmieren: Python ist deine Hauptsprache, du kennst dich mit APIs, Datenstrukturen und einfachen Backend-Architekturen aus.
• Du hast mit LLM-APIs gearbeitet (z. B. OpenAI, Anthropic, Mistral) und weisst, wie man Modelle einbindet, Prompts strukturiert und Outputs validiert.
• Du hast Agenten oder RAG-Systeme gebaut - auch experimentell - mit Frameworks wie LangChain, LlamaIndex oder direkter API-Nutzung.
• Vibe Coding ist deine Arbeitsweise: du nutzt Cursor, Claude oder Copilot und verstehst, was du baust.
• Datenschutz und Security sind dir vertraut: PII, sichere API-Key-Nutzung und der Umgang mit sensiblen Daten.
• Du denkst pragmatisch: ein funktionierender Prototyp in kurzer Zeit ist dir wichtiger als eine perfekte Architektur.
• Prompt Engineering beherrschst du: System Prompts, Few-Shot-Beispiele und gezielte Reduktion von Halluzinationen.
• Du kannst Ergebnisse erklären - technisch gegenüber Entwicklern, verständlich gegenüber dem Business.
• Du verfolgst die AI-Entwicklung aktiv und probierst neue Modelle und Tools selbst aus.
• Studium in Informatik, Datenwissenschaft, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbar - oder nachgewiesene Praxiserfahrung.
• Gute Deutschkenntnisse und solides Englisch für technische Dokumentation.

Warum MS Direct

• Du baust inhouse: Wir kaufen keine fertigen Lösungen von aussen ein. Wissen, Architektur und Verantwortung entstehen bei uns im Team und du bist mittendrin.
• Was du gebaut hast zählt: Uns interessiert weniger, wie lange du schon arbeitest - sondern was du bereits ausprobiert, gebaut und zum Laufen gebracht hast.
• Flexibel arbeiten: Hybrides Arbeiten gehört bei uns zum Alltag. Unser Standort in St. Gallen ist zentral gelegen und gut erreichbar.
• Mitgestalten statt nur umsetzen: Das AI Office ist neu - du kannst aktiv mitprägen, wie wir arbeiten und welche Lösungen entstehen.
• Lernen und weiterkommen: Weiterbildung, Austausch im Team und ein strukturiertes Onboarding helfen dir, schnell reinzukommen und dich weiterzuentwickeln.
• Ferienbandbreitenmodell: Du bestimmst, wie viele Ferientage du pro Jahr beziehen möchtest.

Das sind natürlich nicht alle Gründe, die für uns sprechen. Was uns noch auszeichnet, erzählen wir dir gerne im persönlichen Gespräch.

Madeleine Capeder