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 umfangreiche Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Hohe Jobsicherheit und zahlreiche Zusatzleistungen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Mobilität mit spannenden Projekten und internationalem 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, hybride Suche).
- Erfahrung im Systemdesign, insbesondere für wissensintensive oder abruflastige 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. Wir können dir helfen, indem wir dir Ressourcen zur Verfügung stellen, die dir bei der Vorbereitung helfen.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für das Unternehmen und die Position! Informiere dich über BMW und bringe konkrete Ideen mit, wie du zur Weiterentwicklung der Projekte beitragen kannst.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören und gemeinsam die Zukunft der Mobilität zu gestalten.
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. Zeig uns, wie deine Kenntnisse im Bereich Wissensmanagement und Kontextengineering zu den Anforderungen der Stelle passen. Mach es uns leicht, deine Eignung zu erkennen!
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 dem Job und unserem Unternehmen 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. Bereite Beispiele vor, die zeigen, wie du in der Vergangenheit ähnliche Herausforderungen gemeistert hast.
✨Technisches Wissen auffrischen
Da die Rolle technisches Know-how erfordert, solltest du deine Kenntnisse in Programmiersprachen wie C++, Java oder Python auffrischen. Sei bereit, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Programmieraufgaben während des Interviews zu lösen. Das zeigt dein Engagement und deine Fachkompetenz.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und am Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich Knowledge Management oder wie das Team die Zusammenarbeit fördert. So kannst du auch herausfinden, ob die Unternehmenskultur zu dir passt.
✨Soft Skills betonen
Neben technischen Fähigkeiten sind auch Soft Skills wichtig. Betone deine Teamfähigkeit und deine Leidenschaft für Softwarequalität. Erzähle von Erfahrungen, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast oder wie du Probleme gelöst hast. Das zeigt, dass du nicht nur ein guter Techniker, sondern auch ein wertvoller Teamplayer bist.