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 einem internationalen Team.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in Wissensmanagement.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € 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, nachverarbeiten 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 zu kosteneffizienten Modellauswahl- und Kontextkompressionsstrategien (Prompt-Kompression, semantisches Caching, Modell-Routing) 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 in der Abfrage von Wissensgraphen (RDF/SPARQL oder Property Graphs) und deren Integration mit LLM-basiertem Abruf (z.B. GraphRAG, hybrider Suchansatz).
- Erfahrung im Systemdesign, insbesondere für wissensintensive oder abrufintensive Architekturen.
- Vertrautheit mit Agentenspeicherarchitekturen, Ontologiedesign, semantischer Modellierung, graphbasierten Analysen, 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 Mitarbeiter 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 Innovation gefördert werden. Zudem profitieren Mitarbeiter von attraktiven Zusatzleistungen wie Sonderzahlungen und Rabatten auf BMW & MINI Fahrzeuge.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Validation Engineer - Context, Semantics & Memory (f/m/x) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Mach dir ein starkes Netzwerk! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den Unterschied machen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Zeig dein Wissen über KI und Wissensmanagement, das ist genau das, was sie suchen!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeig deine Leidenschaft für die Automobilindustrie! Teile deine Ideen und Projekte, die du gemacht hast, um zu zeigen, dass du wirklich interessiert bist.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht und du die besten Chancen hast, gesehen zu werden.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Validation Engineer - Context, Semantics & Memory (f/m/x) mit Bravour zu bestehen
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 darstellst. Zeige uns, wie deine Kenntnisse in der Wissensverwaltung oder im Kontext-Engineering direkt auf die Anforderungen der Stelle passen.
Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei BMW Group vorbereitet
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen des Validation Engineer-Profils vertraut. Überlege dir, wie deine Erfahrungen in der Wissensverwaltung und im Kontext-Engineering direkt auf die Aufgaben bei BMW anwendbar sind.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Programmierung, dem Aufbau von Wissensgraphen oder der Arbeit mit KI-gestützten Systemen demonstrieren. Zeige, wie du Probleme gelöst und Ergebnisse erzielt hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Teamdynamik und die Projekte zu erfahren, an denen du arbeiten würdest.
✨Sei du selbst
Zeige deine Leidenschaft für Technologie und Innovation. Lass deine Begeisterung für die Automobilbranche und die Möglichkeiten von KI durchscheinen. Authentizität kann einen großen Unterschied machen!