Freelance Senior AI / Knowledge Graph Engineer (m/f/d) - REMOTE

Pinnipedia ist ein neues Berliner Startup, das eine Cloud-Plattform entwickelt, die die Erstellung von auditfähigen IT-Sicherheitskonzepten automatisiert und unterstützt (z. B. BSI-Grundschutz, C5). Wir sind IGP-finanziert (2025/26) und entwickeln gemeinsam mit der FU Berlin und Pilotnutzern aus der Industrie und Sicherheitsberatung. Wir suchen einen freiberuflichen KI-Ingenieur, der unstrukturierte Eingaben in strukturiertes Wissen und zuverlässige Antworten umwandelt.

Ihre Mission

• Verantwortung für die End-to-End-Pipeline, die unstrukturierte Dokumente in ein validiertes, abfragbares Wissensgraph umwandelt. Verantwortlich für die Extraktionsqualität, die Integrität des Graphen und die Datenebene, die den Lesezugriff des Produkts unterstützt.

Aufgaben

• LLM-Extraktionspipelines - Dokumentenchunking, Extraktion von Eigenschaften und Beziehungen, Überprüfung zwischen Chunks, Erkennung von Lücken. Entwickelt mit strukturierten Ausgabemodellen, die von langlebigen Workflows orchestriert werden.
• Wissensgraph - Schema-Design als typisierte Pydantic-Modelle, Cypher-Zugriffsmuster und Indexierungsstrategie, Graphoperationen, Schemaentwicklung und Migration.
• Deterministische Regelmaschinen - tabellenbasierte Evaluatoren für Fälle, in denen Code besser ist als das Urteil von LLM; klare Verträge zwischen deterministischen und probabilistischen Komponenten.
• Datenvalidierung & Qualität - Durchsetzung von Schemata, erforderliche Eigenschaftsverträge, Prüfprotokolle, Evaluierungswerkzeuge (Expertenüberprüfung, unbeaufsichtigte Kontrollen, synthetische Fixtures, LLM als Richter).
• Live-Datenoperationen - Backfills, koordinierte Migrationen über relationale + Graphspeicher, Beobachtbarkeit der Extraktionsdurchsatz und -qualität, Incident Response.

Anforderungen

• Must-have: 5+ Jahre Erfahrung in der Bereitstellung von Daten-/KI-Systemen in Produktion mit echten Kunden - war Bereitschaftsdienst für Live-Pipelines und weiß, was um 2 Uhr morgens schiefgeht.
• Starke Python (typisiert, modern) und SQL. Vertraut mit PostgreSQL unter Last.
• Produktionserfahrung mit mindestens einer Graphdatenbank (Neo4j bevorzugt; Neptune, ArangoDB, TigerGraph akzeptabel) - Schema-Design, Abfrageoptimierung, keine Spielereien.
• Erfahrung mit Produktions-LLM-Pipelines: strukturierte Ausgabe, Agentenorchestrierung, Prompt- und Versionsmanagement, Evaluierungsrahmen. PydanticAI, LangChain, DSPy oder Instructor sind willkommen.
• Robuste Workflow-Orchestrierung in der Produktion (DBOS, Temporal, Airflow, Prefect, Dagster).
• Test-first-Diziplin - Integrationstests gegen echte Datenspeicher (Testcontainers oder Äquivalente), keine mocklastigen Unit-Tests.
• Fließende Englischkenntnisse. Freiberuflicher Status.

Nice-to-have

• Erfahrung mit regulierten, compliance-gesteuerten oder standardschweren Extraktionsbereichen (rechtlich, medizinisch, finanziell, Sicherheit/Audit).
• Entwicklung deterministischer Evaluatoren neben LLM-Komponenten und Wissen, wann welche verwendet werden sollten.
• Beiträge zu Datenverträgen, Schema-Governance oder Ontologiearbeit.
• Deutschkenntnisse.

Vorteile

• Remote, Vollzeit mit flexibler Planung. Auf freiberuflicher Basis.
• Erwartete Verfügbarkeit in der Zeitzone CET (Berlin).
• Möglichkeit der Umsiedlung, wenn eine erfolgreiche Arbeitsbeziehung nach einer gewissen Zeit erreicht wird.
• Wettbewerbsfähiges Gehalt: 75.000–85.000 € Grundgehalt (Prämie für außergewöhnliche Senior-Profile).
• Kleines, fokussiertes Team; direkte Zusammenarbeit mit dem Product Owner und Full-Stack Engineer.
• Moderne Werkzeuge, echte Verantwortung und ein Lernbudget für rollenspezifische Schulungen.
• Auswirkungen: Helfen Sie KMUs, steigenden Sicherheitsanforderungen mit weniger Reibung gerecht zu werden.