ONTOLOGY & KNOWLEDGE GRAPH ENGINEER (M/W/D)

ONTOLOGY & KNOWLEDGE GRAPH ENGINEER (M/W/D)

Berlin Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Hybrid
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle semantische Datenmodelle und Knowledge Graphs für innovative KI-Anwendungen.
  • Unternehmen: Ein preisgekröntes Unternehmen mit einem kreativen und unterstützenden Team.
  • Vorteile: Hybrides Arbeiten, modernes Equipment und ein Buddy-Programm zur Unterstützung.
  • Weitere Informationen: Flache Hierarchien und großartige Karrierechancen warten auf dich!
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit deinen Ideen und Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld.
  • Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung mit semantischen Daten.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Du möchtest strukturierte Daten in echten Mehrwert verwandeln und die Grundlage für intelligente Anwendungen schaffen? In dieser Rolle entwickelst du semantische Datenmodelle und Knowledge Graphs, die moderne KI- und GenAI-Lösungen überhaupt erst möglich machen.

Du konzipierst und entwickelst Ontologien sowie semantische Datenmodelle für komplexe fachliche Domänen. Knowledge Graphs werden von dir über verschiedene Datenquellen und Systeme hinweg aufgebaut, integriert und kontinuierlich weiterentwickelt. Mit modernen Graph-Datenbanken (z. B. Neo4j oder RDF Stores) entwickelst und optimierst du performante, skalierbare Lösungen. Datenbeziehungen, Taxonomien und Metadatenstrukturen definierst du sauber und schaffst so die Grundlage für konsistente, wiederverwendbare Datenmodelle.

Du ermöglichst konkrete Use Cases wie semantische Suche, Empfehlungssysteme oder Entity Resolution und bringst diese in produktive Anwendungen. In enger Zusammenarbeit mit Data-, Backend- und AI-Teams integrierst du Knowledge Graphs in moderne GenAI-Architekturen (z. B. RAG, Knowledge Grounding) und stellst deren Qualität und Skalierbarkeit sicher.

Benefits

  • Buddy Program: Dein Buddy wird dir bei der Eingewöhnung und Integration in das Team helfen und dich mit lustigen Aktivitäten begrüßen.
  • Hybrides Arbeiten: Ein individueller Mix aus remote working, Zeit im Office oder bei Kunden und Kundinnen vor Ort.
  • Innovation & Vielfalt: Deutschlandweite, branchenübergreifende Projekte.
  • Mehrfach "Best Employer" im Reply-Netzwerk.
  • Immer up to date: Wir bieten dir einen modernen Arbeitsplatz mit super Hardware (nach Wahl) und eine internationale und familiäre Arbeitsumgebung mit flachen Hierarchien und starkem Zusammenhalt.

Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Data Engineering, AI oder einer vergleichbaren Fachrichtung und hast bereits praktische Erfahrung im Umgang mit semantischen Daten gesammelt. In der Entwicklung von Ontologien (z. B. RDF, OWL, SHACL oder SKOS) sowie im Aufbau von Knowledge Graphs bist du sicher und bringst ein gutes Verständnis für semantische Modellierung mit. Der Umgang mit SPARQL und semantischen Abfragesprachen ist dir vertraut und du kannst komplexe Datenstrukturen effizient nutzbar machen.

Erfahrung mit Graph-Datenbanken wie Neo4j, Amazon Neptune, Stardog oder GraphDB bringst du mit und weißt, wie diese produktiv eingesetzt werden. Du hast ein gutes Verständnis für moderne KI- und GenAI-Ansätze, z. B. im Kontext von Embeddings, Vector Search oder Retrieval-Augmented Generation (RAG). Programmiererfahrung, idealerweise in Python (optional auch Java oder Scala), sowie Kenntnisse in Datenintegration und Datenpipelines runden dein Profil ab. Im Austausch mit unterschiedlichen Teams strukturierst du komplexe technische Themen klar und kommunizierst sicher auf Deutsch und Englisch.

ONTOLOGY & KNOWLEDGE GRAPH ENGINEER (M/W/D) Arbeitgeber: Reply Group

Cluster Dynamics Reply ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen Umfeld an der Spitze der Generativen KI zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeitmodellen, einer ausgeprägten Vertrauens- und Feedback-Kultur sowie umfangreichen Weiterbildungsangeboten fördert das Unternehmen nicht nur deine berufliche Entwicklung, sondern sorgt auch für eine ausgewogene Work-Life-Balance. Zudem erwarten dich spannende Teambuilding-Events und ein attraktives Gehaltspaket, das deine Leistungen wertschätzt.

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Kontaktdaten:

Reply Group Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so ONTOLOGY & KNOWLEDGE GRAPH ENGINEER (M/W/D) 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 Reply Group 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 ONTOLOGY & KNOWLEDGE GRAPH ENGINEER (M/W/D) mit Bravour zu bestehen

Ontologie-Entwicklung
Wissen Graphen
semantische Datenmodelle
Graph-Datenbanken (z. B. Neo4j, RDF Stores)
SPARQL
semantische Abfragesprachen
Datenintegration

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 ONTOLOGY & KNOWLEDGE GRAPH ENGINEER (M/W/D) bei Reply Group gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Reply Group 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 Reply Group entscheidend sein!