Knowledge Engineering Consultant

Knowledge Engineering Consultant

Kronberg im Taunus Vollzeit 60000 - 75000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
Accenture DACH

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle KI- und Wissensgraph-Lösungen für reale Probleme und arbeite an innovativen Projekten.
  • Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Daten und KI mit einem dynamischen Team.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit spannenden Karrierechancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und Wissensgraphen und mache einen echten Unterschied.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Wissensgraph-Technologien und Teamarbeit.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.

YOU ARE

You are a a strong individual contributor knowledge engineer growing into a team lead.

You are well versed in the full knowledge graph development lifecycle.

You formulate real-world problems into practical, efficient, scalable AI and Knowledge Graph solutions, working hands-on across the lifecycle from ingestion through modeling, curation, and deployment.

You apply current methodologies, techniques, and algorithms with the right architecture, and begin to guide junior engineers on the project.

You stay current with knowledge engineering, generative AI, LLM, and multi-modal models; look for opportunities to apply them to the problem at hand.

You design, evaluate, and maintain ontologies as needed.

You help articulate the value of generative AI and knowledge graph approaches for a given business problem.

You share what they learn with the team.

You collaborate with users, use case reps, engineers, architects, and UI designers to deliver their piece of an end-to-end solution.

YOU ARE

You are a a strong individual contributor knowledge engineer growing into a team lead.

You are well versed in the full knowledge graph development lifecycle.

You formulate real-world problems into practical, efficient, scalable AI and Knowledge Graph solutions, working hands-on across the lifecycle from ingestion through modeling, curation, and deployment.

You apply current methodologies, techniques, and algorithms with the right architecture, and begin to guide junior engineers on the project.

You stay current with knowledge engineering, generative AI, LLM, and multi-modal models; look for opportunities to apply them to the problem at hand.

You design, evaluate, and maintain ontologies as needed.

You help articulate the value of generative AI and knowledge graph approaches for a given business problem.

You share what they learn with the team.

You collaborate with users, use case reps, engineers, architects, and UI designers to deliver their piece of an end-to-end solution.

  • THE WORK
  • Build Knowledge Graph components that contribute to transforming a client's data architecture.
  • Design, develop, and implement AI and semantic solutions; ensure their work integrates cleanly with the broader system.
  • Work alongside the project team and delivery leads.
  • Build solid working relationships with client counterparts on their workstream.
  • Help assemble the supporting evidence for the recommended semantic layer solution.
  • Support Accenture sales efforts when called on.
  • Keep developing skills in cutting-edge Data & AI solutions, especially agentic technologies, and shares with the team.
  • Basic (required) Qualification

• Bachelor's degree or equivalent, plus at least 3 of the following

  • Experience with Knowledge Graph technologies (RDF, SPARQL, LPG, SHACL)
  • Experience in schema design, ontology management, and KG curation
  • Well versed in designing and developing KG solutions and graph-based ML models (functional + technical)
  • Proven experience with end-to-end data pipeline implementation for AI applications (esp. LLMs), with hands-on design and configuration
  • Strong knowledge and working experience with relational databases, object stores, graph databases (Stardog, Neo4J, Amazon Neptune), and vector databases
  • (no leadership/commercial requirement at this band)
  • Preferred Qualification
  • Hands-on experience with cloud platforms (AWS, Azure, GCP)
  • Well versed in Python, with experience in frameworks like Tensorflow, Py Torch, and tools for building ETL pipelines (e. g. Apache Ni Fi, Airflow)
  • Practical experience with NLP and/or Search techniques
  • Prompt engineering, and LLMs for enterprise-scale applications.
  • You have team lead experience
  • Strong collaboration skills with the ability to work across engineering, research, and product teams across multiple time zones.
  • You have external client-facing consulting experience
  • Broad experience in diverse ML techniques and agentic systems
  • #J-18808-Ljbffr

Knowledge Engineering Consultant Arbeitgeber: Accenture DACH

Accenture bietet dir als Trainee im Bereich Quality Engineering eine hervorragende Einstiegsmöglichkeit in die Welt des Software Testings. Mit einem strukturierten Einarbeitungsprogramm, persönlichem Mentoring und klaren Karriereperspektiven unterstützt das Unternehmen deine fachliche und persönliche Entwicklung. Zudem profitierst du von flexiblen Arbeitsmodellen und der Arbeit mit modernen KI-Tools in einem dynamischen und vielfältigen Arbeitsumfeld, das Innovation und individuelle Entfaltung fördert.

Accenture DACH

Kontaktdaten:

Accenture DACH Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Knowledge Engineering Consultant erhalten könntest

Wende dich an die richtigen Communities

Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.

Präsentiere deine Daten-Projekte

Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!

Nimm an Meetups und Hackathons teil

Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.

Direkte Bewerbungen über unsere Seite

Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Accenture DACH zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Knowledge Engineering Consultant mit Bravour zu bestehen

Knowledge Graph Technologien (RDF, SPARQL, LPG, SHACL)
Schema-Design
Ontologie-Management
KG-Kuration
Entwicklung von KG-Lösungen und graphbasierten ML-Modellen
End-to-End-Datenpipeline-Implementierung für KI-Anwendungen (insbesondere LLMs)
Relationale Datenbanken

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.

Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!

Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!

Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Knowledge Engineering Consultant bei Accenture DACH gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Accenture DACH vorbereitet

Bereite deine technischen Skills vor

In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!

Verschaffe dir einen Überblick über Projekte

Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!

Vorbereitung auf case studies

In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!

Zeige deine Leidenschaft für Daten

Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Accenture DACH entscheidend sein!