Exxeta
Senior AI Architect - Agentic platforms (m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtSenior
München, Nürnberg
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Nejo KI-Zusammenfassung
Entwicklung eines Knowledge Backbones für KI-Systeme, inklusive semantischer Layer und Knowledge Graphs. Mehrjährige Erfahrung im Knowledge- oder AI-Engineering erforderlich. Arbeit in einem Technologieunternehmen mit über 1200 Kolleg:innen.
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Anforderungen
- Mehrjährige Erfahrung im Knowledge-, Data- oder AI-Engineering
- Sicherheit in daten- und wissensintensiven Systemlandschaften
- Vertrautheit mit Wissensrepräsentation und semantischer Datenmodellierung
- Leidenschaft für Knowledge Engineering und Agentic AI
- Modellierung von Ontologien und Knowledge Graphs nach Standards (RDF(S), OWL, SPARQL, SHACL)
- Vertrautheit mit Triple Stores und Labeled Property Graphs
- Idealerweise Erfahrung mit Graphdatenbanken (Neo4j, GraphDB) und Frameworks (Cognee, Mem0, SemVec)
- Gezielter Einsatz von Standardvokabularen und Upper Ontologies (SKOS, schema.org, Dublin Core)
- Verständnis von Embeddings, Vector Search, RAG und GraphRAG
- Kenntnis sinnvoller Retrieval-, semantischer und hybrider Ansätze
- Fähigkeit, aus heterogenen Daten nutzbares Wissen für KI zu schaffen
- Kenntnis von Evaluations- und Benchmark-Verfahren für Wissensqualität
- Fähigkeit zur Überprüfbarkeit von Grounding
- Verständnis, dass Knowledge Graph und RAG kein Selbstzweck sind
- Denkweise als Engineer, Hinterfragen von Datenmodellen und Retrieval-Qualität
- Entwicklung skalierbarer, wartbarer und produktionsfähiger Lösungen
- Bewusste Entscheidung zwischen RDF/Triple Store und Labeled Property Graph je Use Case
- Reisebereitschaft und Flexibilität zur Kundenberatung bundesweit
- Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse
Aufgaben
- Einen Knowledge Backbone für moderne KI- und Agentensysteme bauen und verbessern
- Semantische Layer entwickeln, über die Agents strukturiertes und unstrukturiertes Wissen nutzen können
- Knowledge Graphs, Ontologien und semantische Datenmodelle entwickeln
- Informationen aus unterschiedlichen Quellen zu einem konsistenten, maschinenlesbaren Wissensraum verbinden
- RAG- und GraphRAG-Architekturen gestalten
- Graph Retrieval, Vector Search, Semantic Search und weitere Verfahren für leistungsfähige Retrieval-Systeme kombinieren
- Pipelines für Knowledge Extraction, Entity Resolution und Provenance entwickeln
- Memory und Context Engineering für agentische Anwendungen betreiben
- Projekte in unterschiedlichen Branchen vorantreiben
- Domänenwissen in Workshops mit Fachbereichen und Kund:innen erheben
- Fachliche Bedeutung in formale Ontologien, Taxonomien und Vokabulare übersetzen
- Den Lebenszyklus der Wissensmodelle verantworten
- Wissensmodelle versionieren und weiterentwickeln
- Alignment und Mapping zwischen Ontologien durchführen
- Qualitätssicherung der Wissensmodelle im laufenden Betrieb sicherstellen
- Mit Reasoning und Inferenz implizites Wissen ableiten
- Den Wissensraum konsistent halten
Berufserfahrung
ca. 4 - 6 Jahre
Ausbildung
Bachelor-AbschlussODER
Master-Abschluss
Sprachen
Deutsch – verhandlungssicher
Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
RDF(S)OWLSPARQLSHACLTriple StoresLabeled Property GraphsNeo4jGraphDBCogneeMem0SemVecSKOSschema.orgDublin CoreEmbeddingsVector SearchRAGGraphRAGGraph RetrievalSemantische Suche
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Exxeta erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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EX
ITMünchen
Das Unternehmen fordert das traditionelle Konzept von Beratung und Tech heraus und schafft digitale Lösungen.
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Nejo bewertet ihn, und bringt ihn danach gemeinsam mit dir in Bestform.
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