Knowledge & Semantics Engineer d/f/m

Knowledge & Semantics Engineer d/f/m

Essen Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
RWE Gruppe

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Baue und betreibe Wissensgraphen und die semantische Schicht für KI-Anwendungen.
  • Unternehmen: RWE AG, ein globales Energieunternehmen mit innovativer Kultur.
  • Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, hybrides Arbeiten und Zugang zu Gesundheitsangeboten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit offener Feedbackkultur und Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit und arbeite an spannenden Projekten.
  • Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandtem Bereich und Erfahrung in Datenmodellierung.

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

  • RWE AG
  • To start as soon as possible, full time / part time, permanent

As a hands‑on Knowledge & Semantics Engineer you build and operate the layer that gives our AI and agents context.

You will engineer the knowledge graphs, semantics and retrieval that agents reason over, turning domain know‑how into reliable, governed context.

About the role

  • Build and operate knowledge graphs and the semantic layer across domains, federated but interoperable, from modelling through to running pipelines.
  • Implement master data management and business‑rule logic, and maintain the ontology and shared semantics that connect domains.
  • Engineer and optimise RAG and retrieval solutions, including chunking, embeddings, indexing, grounding, and evaluation, to deliver accurate, explainable, and reliable AI outcomes.
  • Expose knowledge to agents as reliable, governed context and callable tools, including via MCP.
  • Automate knowledge‑curation pipelines and quality checks, and catalogue knowledge assets to avoid fragmented, unmanaged stores.
  • Work with business experts to capture domain know‑how and turn it into reusable knowledge products.
  • Job requirements and experience
  • University degree (or equivalent) in Computer Science, Computer Engineering, Information Technology or related field.
  • Hands‑on working experience in handling data modelling and understanding of data ecosystems.
  • Skills in building knowledge graphs and semantic models, with graph/semantic tooling (e. g. Stardog, Neo4j or similar) and query languages (SPARQL, Cypher or Graph QL).
  • Skills in RAG engineering for LLMs and agents: embeddings, vector stores, retrieval pipelines, grounding and evaluation.
  • Know‑how of master data management and ontology/ taxonomy modelling (e. g. SAP MDG or equivalent).
  • Strong data engineering foundations: Python, SQL, pipelines and CI/CD.
  • The ability to translate business meaning into working technical implementation, and to elicit know‑how from domain experts.
  • Advantageous, but not essential
  • Experience grounding agents or LLM applications in enterprise knowledge at scale.
  • Familiarity with MCP and modern agent frameworks.

RWE is committed to creating a diverse and inclusive environment – we value your passion, your willingness to learn and your desire to thrive.

So, if you don’t display all the skills above but think this is the job for you, need flexible working arrangements or adjustments which aren’t outlined already, we would still like to hear from you.

Benefits

  • Independent work on exciting and responsible tasks.
  • Close collaboration in a motivated team with an open feedback culture that promotes your personal and professional development.
  • Insights into a global energy company.
  • Hybrid working and flexible working time models.
  • Free access to the Health Center, modern open workspaces, free parking, e‑charging stations and much more.
  • Structured and digitized pre‑ and onboarding process supported by the web‑based app RWE+You.

We value diversity and therefore welcome all applications – regardless of gender, disability, nationality, ethnic and social origin, religion/belief, age, sexual orientation, and identity.

#J-18808-Ljbffr

Knowledge & Semantics Engineer d/f/m Arbeitgeber: RWE Gruppe

RWE Generation SE ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern ein spannendes und eigenverantwortliches Arbeitsumfeld bietet. Am Standort Biblis profitieren Sie von individuellen Weiterbildungsmöglichkeiten und der Chance, aktiv an der Energiewende mitzuarbeiten. Die vertrauensvolle Zusammenarbeit im Team sowie attraktive Vergütungen und Mitarbeiterrabatte machen RWE zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die eine sinnstiftende Karriere suchen.

RWE Gruppe

Kontaktdaten:

RWE Gruppe Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Knowledge & Semantics Engineer d/f/m 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 RWE Gruppe 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 Knowledge & Semantics Engineer d/f/m mit Bravour zu bestehen

Wissen Graphen bauen
Semantische Modelle entwickeln
Datenmodellierung
Graph/semantische Werkzeuge (z.B. Stardog, Neo4j)
Abfragesprachen (SPARQL, Cypher, GraphQL)
RAG Engineering für LLMs und Agenten
Einbettungen und Vektorspeicher

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 Knowledge & Semantics Engineer d/f/m bei RWE Gruppe gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei RWE Gruppe 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 RWE Gruppe entscheidend sein!