Validation Engineer - Context, Semantics & Memory (f/m/x)

Validation Engineer - Context, Semantics & Memory (f/m/x)

Neuried Vollzeit 55000 - 70000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
BMW Group

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und betreibe Wissensgraphen und kontextbasierte Pipelines für KI-gestützte Systeme.
  • Unternehmen: BMW Group - Innovatives Unternehmen, das Mobilität neu definiert.
  • Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und zahlreiche Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Hohe Jobsicherheit und viele zusätzliche Vorteile.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Mobilität mit spannenden Projekten und internationalem Team.
  • Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandtem Bereich und Erfahrung in Wissensmanagement.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.

Bei der BMW Group beginnt alles mit Leidenschaft. Sie verwandelt einen Beruf in eine Berufung und treibt uns an, die Mobilität immer wieder neu zu erfinden und innovative Ideen auf die Straßen zu bringen. Begeisterung für gemeinsame Projekte verwandelt ein Team in eine starke Einheit, in der jede Meinung geschätzt wird. Nur wenn Expertise, hochprofessionelle Prozesse und Freude an der Arbeit vereint sind, können wir gemeinsam die Zukunft gestalten.

Unsere Plattformteams bauen KI-basierte Toolchains, die Modelle auf petabyte-großen Automobildaten simulieren, verarbeiten und trainieren – und wir verlassen uns zunehmend auf agentische KI, um diese Toolchains zu betreiben, zu warten und zu verbessern. Der Kleber, der Agenten effektiv macht, ist Kontext: das richtige Wissen, zur richtigen Zeit, in der richtigen Form. Wir suchen einen Ingenieur, der das Wissensmanagement und das Kontext-Engineering-Rückgrat entwerfen und weiterentwickeln kann, das sowohl unser Produkt (ein interdomänales Multi-Agenten-Fahrzeugsystem) als auch unsere interne Entwicklungstoolchain antreibt.

Aufgaben

  • Sie entwerfen und betreiben Wissensgraphen und Graphdatenbanken, die Fachwissen, Toolchain-Topologie, betriebliche Vorfälle, Ursachenanalysen und gewonnene Erkenntnisse erfassen – und ermöglichen so eine graphbasierte Abfrage in der gesamten Organisation.
  • Darüber hinaus bauen Sie Kontext-Engineering-Pipelines, die dynamisch die Informationen zusammenstellen, bewerten und budgetieren, die an LLM-basierte Agenten geliefert werden.
  • Außerdem implementieren Sie Feedbackschleifen: Programmierung von Agenten und Fähigkeiten, die mit unserem Toolchain-Protokoll Ergebnisse protokollieren, Fehler diagnostizieren und Erkenntnisse zurück in den Wissensgraph schreiben, wodurch das System zunehmend fähiger wird.
  • Es liegt in Ihrer Verantwortung, Ontologien und semantische Modelle für den Automobil-KI-Bereich zu entwickeln und zu pflegen – Sensor-Konfigurationen, Simulationsszenarien, Datenpipeline-Topologie, Modellverlauf – und dabei ein konsistentes Vokabular über Teams und Tools hinweg sicherzustellen.
  • Sie entwerfen Agentenspeichersysteme (arbeits-, episodisch, semantisch) mit geeigneten Konsolidierungs- und Beibehaltungsmechanismen, damit langlaufende Agentensitzungen nützliche Erfahrungen ohne Kontextfensterüberlastung behalten.
  • Zusätzlich bewerten und optimieren Sie die Abrufqualität mithilfe von Relevanz-, Abdeckungs-, Frische- und Redundanzmetriken und führen Experimente durch, um Abrufstrategien (dicht, spärlich, graphbasiert, hybrid) zu vergleichen.
  • Sie tragen zur kosteneffizienten Modellauswahl und zu Kontextkompressionsstrategien (Prompt-Kompression, semantisches Caching, Modellrouting) bei, um die Latenz niedrig und die Budgets nachhaltig zu halten.

Profil

  • Universitätsabschluss in Informatik, Informationswissenschaft, KI/ML oder einem verwandten Bereich.
  • 1-3 Jahre Berufserfahrung im Wissensmanagement, in der Wissensgraph-Engineering oder im Kontext-Engineering für KI/LLM-Systeme.
  • Expertenkenntnisse in mindestens einer Hochsprache (C++, Java, Kotlin oder Python).
  • Kenntnisse in der KI-unterstützten Entwicklung mit Codierungsagenten wie Claude Code, GitHub Copilot oder OpenCode.
  • Praktische Erfahrung im Aufbau und der Abfrage von Wissensgraphen (RDF/SPARQL oder Property Graphs) und deren Integration mit LLM-basiertem Abruf (z.B. GraphRAG, hybride Suche).
  • Erfahrung im Systemdesign, insbesondere für wissensintensive oder abruflastige Architekturen.
  • Vertrautheit mit Agentenspeicherarchitekturen, Ontologiedesign, semantischer Modellierung, graphbasierter Analyse, Entitätsauflösung oder Wissensgraph-Embeddings.
  • Sie arbeiten gerne in einem internationalen Team und sind leidenschaftlich an Softwarequalität interessiert?

Wir bieten

  • Herausfordernde Projekte, mit denen wir gemeinsam die Mobilität von morgen gestalten.
  • Umfangreiche persönliche und berufliche Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Attraktive, faire und leistungsbezogene Vergütung.
  • Hohe Arbeitsplatzsicherheit.
  • Jährliche Sonderzahlungen wie Urlaubsgeld, Weihnachtsbonus und Gewinnbeteiligung.
  • Flexible Arbeitszeiten einschließlich 6 Wochen Jahresurlaub und Überstundenvergütung.
  • Vergünstigte BMW & MINI-Konditionen.
  • Viele weitere Vorteile unter bmw.jobs/benefits.

Startdatum: ab sofort
Art der Anstellung: unbefristet
Arbeitszeit: Vollzeit

Bei der BMW Group legen wir großen Wert auf Gleichbehandlung und Chancengleichheit. Unsere Einstellungsentscheidungen basieren auf der Persönlichkeit, Erfahrung und den Fähigkeiten der Bewerber.

Validation Engineer - Context, Semantics & Memory (f/m/x) Arbeitgeber: BMW Group

Die BMW Group ist ein hervorragender Arbeitgeber, der leidenschaftliche und innovative Köpfe sucht, um die Mobilität von morgen zu gestalten. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Entwicklungsmöglichkeiten, flexiblen Arbeitszeiten und einer fairen Vergütung bietet das Unternehmen ein inspirierendes Arbeitsumfeld, in dem Teamarbeit und individuelle Meinungen geschätzt werden. Zudem profitieren Mitarbeiter von attraktiven Zusatzleistungen wie Sonderzahlungen und Rabatten auf BMW & MINI Fahrzeuge, was die Arbeit hier besonders lohnenswert macht.

BMW Group

Kontaktdaten:

BMW Group Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Validation Engineer - Context, Semantics & Memory (f/m/x) erhalten könnten

Tipp Nummer 1

Sei proaktiv! Nutze LinkedIn und andere Netzwerke, um Kontakte in der Automobilbranche zu knüpfen. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den Unterschied machen.

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Problemlösungsfähigkeiten zu demonstrieren. Wir wissen, dass du das kannst!

Tipp Nummer 3

Zeige deine Leidenschaft für KI und Automobiltechnik! Sprich über Projekte, an denen du gearbeitet hast, und wie sie zur Entwicklung von intelligenten Systemen beigetragen haben. Das wird Eindruck machen!

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht. Und hey, wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Validation Engineer - Context, Semantics & Memory (f/m/x) mit Bravour zu bestehen

Wissenmanagement
Wissensgraph-Engineering
Kontext-Engineering
Programmierkenntnisse in C++, Java, Kotlin oder Python
AI-unterstützte Entwicklung
Erfahrung im Aufbau und Abfragen von Wissensgraphen (RDF/SPARQL oder Property Graphs)
Systemdesign für wissensintensive Architekturen

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für das, was du tust, sind entscheidend. Lass deine Begeisterung für die Automobilbranche und innovative Technologien in deiner Bewerbung durchscheinen.

Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles sorgfältig zu überprüfen, bevor du es abschickst.

Verknüpfe deine Erfahrungen!:Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten klar mit den Anforderungen der Stelle verknüpfst. Zeig uns, wie deine Kenntnisse in der Wissensverwaltung oder im Kontext-Engineering direkt auf die Aufgaben bei BMW anwendbar sind.

Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bearbeitet wird. Außerdem kannst du dort alle Informationen zu unseren offenen Stellen finden!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei BMW Group vorbereitet

Verstehe die Rolle

Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Position als Validation Engineer vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Aufgaben passen. So kannst du gezielt auf Fragen eingehen und deine Eignung unter Beweis stellen.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Wissensverwaltung oder im Umgang mit Wissensgraphen zeigen. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele während des Interviews zu erläutern, um deine praktischen Kenntnisse zu untermauern.

Zeige deine Leidenschaft für KI

Da die BMW Group innovative Ideen im Bereich KI verfolgt, ist es wichtig, deine Begeisterung für diesen Bereich zu zeigen. Sprich über aktuelle Trends in der KI, die dich interessieren, und wie du diese in deine Arbeit einbringen möchtest.

Fragen stellen

Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und am Unternehmen. Frage nach den Herausforderungen, die das Team aktuell hat, oder nach den Technologien, die sie verwenden. So kannst du auch herausfinden, ob die Unternehmenskultur zu dir passt.