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Wissensingenieur

Sperton
50.000 € pro Jahr
Inserat online seit: 9 September
Beschreibung

Über die Rolle:

Wir suchen einen (Senior) Knowledge Engineer zur Verstärkung unseres Knowledge-Engineering-Teams. In dieser Rolle entwerfen und optimieren Sie semantische Modelle, bauen Datenpipelines auf und arbeiten mit modernsten Technologien wie Knowledge Graphs, semantischen Datenmodellen und KI-gestützten Lösungen (LLMs, RAG, GraphRAG). Sie arbeiten eng mit Kunden und internen Expert:innen zusammen, um innovative und nachhaltige Lösungen zu entwickeln.

Hauptaufgaben:

* Wissens- & Datenmodellierung: Entwurf, Entwicklung und Pflege von Knowledge Graphs, semantischen Datenmodellen sowie Vektor- und Relationaldatenbanken.
* Ontologien & Metadaten: Erstellung und Verfeinerung von Ontologien, Taxonomien und kontrollierten Vokabularen gemeinsam mit Fachexpert:innen.
* Abfragen & Datenoptimierung: Entwicklung von SPARQL-Abfragen, Transformation von Datensätzen und kontinuierliche Optimierung semantischer Modelle.
* Beratung & Modellanpassung: Analyse bestehender Wissensmodelle und Anpassung an neue Anforderungen.
* Data-Engineering-Pipelines: Aufbau und Orchestrierung von Datenpipelines über Unternehmens-, Kunden- und Cloud-Infrastrukturen hinweg.
* KI & Machine Learning: Integration und Optimierung von LLMs, Chatbots, Agenten sowie RAG-/GraphRAG-basierten Systemen.
* Technologie-Scouting: Bewertung und Einführung neuer Technologien in Kundenarchitekturen.
* Komplexe Problemlösung: Bearbeitung von Herausforderungen mit innovativen und nachhaltigen Lösungen.

Muss-Qualifikationen:

* Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Bereich Knowledge Engineering, Wissensmanagement oder einer vergleichbaren Rolle.
* Fundierte Expertise in Daten-/Wissensmodellierung, semantischen Technologien und Ontologien.
* Sehr gute Kenntnisse in Datenbanken, SPARQL, RDF, SHACL.
* Praktische Programmiererfahrung mit Python (Programmierung, Debugging, Deployment).
* Exzellente Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch (C1) und Englisch (C1).

Wünschenswerte Qualifikationen:

* Zertifizierungen in Data Science, Machine Learning oder Projektmanagement.
* Branchenerfahrung im Maschinen- oder Anlagenbau.
* Vertrautheit mit Tools wie PoolParty, AVM, AnzoGraph DB, Ontotext GraphDB.

Erfahrung & Ausbildung:

* Erfahrung: 2–3+ Jahre im Knowledge Engineering oder ähnlichen Bereichen, idealerweise mit Projekterfahrung bei Kunden und in interdisziplinärer Zusammenarbeit.
* Ausbildung: Studium der Informatik, Informationswissenschaft, Wissensmanagement, KI oder eines verwandten Fachgebiets (zusätzliche Zertifikate von Vorteil).
* Technische Skills: RDF, SPARQL, SHACL, XML, XSLT, DITA, XPath, Java/Python, GraphDB-Tools.

Art der Stelle: Vollzeit, Festanstellung

Gehalt: 50.000,00€ ,00€ pro Jahr

Leistungen:

* Gleitzeit

Arbeitsort: Vor Ort

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