Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team zur Entwicklung innovativer KI- und Wissensgraph-Lösungen.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Technologie und Innovation.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung mit Wissensgraph-Technologien und Datenarchitekturen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
YOU ARE
You lead a significant knowledge engineering scope and function within a large program; actively contribute to thought leadership.
You shape how a substantial body of work formulates real‑world problems into scalable AI and KG solutions, and set the technical direction for that scope.
You lead a team and guide exploration and implementation of new methodologies, model building techniques, and cutting‑edge algorithms.
You remain at the forefront and drive innovation by applying these techniques to new business problems, use cases, and scenarios.
You design, evaluate, and maintain ontologies, and establish the standards others follow.
You justify the value to business and technology stakeholders, and construct the methodologies and data architectures that demonstrate it.
You publish or present perspective beyond the immediate project.
You work across business and technical teams to drive end‑to‑end delivery for their scope.
- THE WORK
- Leads the build of Knowledge Graph solutions that transform a client's data architecture within program scope.
- Directs the design, development, and implementation of AI and semantic solutions, ensuring all the pieces work together seamlessly.
- Works with project leaders, delivery leads, and client stakeholders to create stand‑out, graph‑powered Data & AI offerings.
- Develops strong client relationships and earns the trust of key advisors.
- Makes the business case for the semantic layer solution recommended to the client.
- Contributes meaningfully to Accenture sales and pre‑sales efforts.
- Provides thought leadership on technology trends, new opportunities, innovations, and foreseeable limitations, risks, and concerns.
EDUCATION
- Bachelor's degree or equivalent
- Basic (required) Qualification
• Bachelor's degree or equivalent, plus at least 4 of the following
- Experience with Knowledge Graph technologies (RDF, SPARQL, LPG, SHACL)
- Solid experience in schema design, ontology management, and KG curation
- Proven experience in designing and developing KG solutions and graph‑based ML models (functional + technical)
- Experience with end‑to‑end data pipeline implementations for AI applications (esp. LLMs), with hands‑on design and configuration
- Strong knowledge/working experience of relational databases, object stores, graph databases (Stardog, Neo4J, Amazon Neptune), and vector databases
- #J-18808-Ljbffr
Knowledge Engineering Manager 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.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Knowledge Engineering Manager 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 Manager mit Bravour zu bestehen
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 Manager 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!
