Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ein Enterprise Context Graph und arbeite an innovativen KI-Projekten.
- Unternehmen: SAP, ein führendes Unternehmen im Bereich Unternehmensdatenmanagement und angewandte KI.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und die Möglichkeit zur persönlichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Engagierte Teamkultur mit Fokus auf Gleichberechtigung und Barrierefreiheit.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der KI und Datenintegration.
- Qualifikationen: PhD-Kandidat oder Postdoc in Informatik, Data Science oder verwandten Bereichen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Was Sie aufbauen werden
Als Research Fellow im Global Content Group (GCG) Engineering-Team werden Sie:
- Ein Enterprise Context Graph entwerfen und aufbauen – ein graphbasiertes System, das agentische Interaktionen und die daraus abgeleiteten Erinnerungen erfasst und speichert, basierend auf dem strukturierten Unternehmenswissen, auf dem diese Interaktionen beruhen.
- Forschungs- und Prototypansätze für kontinuierliches inkrementelles Lernen entwickeln, um den Kontextgraphen im Laufe der Zeit aus erfassten Interaktionshistorien weiterzuentwickeln und zu verbessern.
- Ontologie-Engineering-Methoden anwenden, um den Interaktionskontext, das Agentengedächtnis und die Wissensentwicklung in einer semantisch reichen und abfragbaren Graphstruktur zu modellieren.
- Datenwissenschaftliche Techniken mit Ontologiedesign kombinieren, um graphbasierte Gedächtnisrepräsentationen zu entwickeln, die Schlussfolgerungen, Abruf und Lernen unterstützen.
- Mit einem globalen Team von Software-Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und Forschern an innovativen Herausforderungen an der Schnittstelle von agentischer KI und Wissensdarstellung zusammenarbeiten.
- Ihre Forschungsergebnisse dokumentieren und präsentieren, um zu Veröffentlichungen und internem Wissensaustausch beizutragen.
Was Sie mitbringen
- PhD-Kandidat (mittel- bis spätstadium) oder Postdoktorand in Informatik, Datenwissenschaft, Künstlicher Intelligenz, Computerlinguistik oder einem verwandten Bereich.
- Tiefe Expertise im Ontologie-Engineering und in semantischen Webtechnologien (RDF, OWL, SPARQL) – Sie können komplexe graphbasierte Wissensmodelle entwerfen, formalisieren und darüber nachdenken.
- Starker Hintergrund in der Datenwissenschaft: nachgewiesene Erfahrung mit maschinellem Lernen, Embeddings, graphbasierten neuronalen Netzwerken oder graphbasierten Lernmethoden.
- Solide Programmierkenntnisse in Python; Erfahrung mit Wissensgraph-Frameworks oder ML-Bibliotheken ist von Vorteil.
- Forschungshistorie in agentischen KI-Systemen, Gedächtnisarchitekturen, kontinuierlichem/inkrementellem Lernen oder verwandten Bereichen – idealerweise mit Veröffentlichungen.
- Fähigkeit, unabhängige Forschung voranzutreiben und Ergebnisse in funktionierende Prototypen umzusetzen.
- Gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch (schriftlich und mündlich); Deutsch ist von Vorteil.
- Verfügbarkeit für ein 6-monatiges Forschungsstipendium (Vollzeit oder Teilzeit).
Wo Sie hingehören
Wir bauen das Wissensrückgrat von SAP – integrieren Geschäftsdaten in einen einheitlichen Kontextgraphen und liefern KI-gestützte Erlebnisse darauf. Schließen Sie sich einem leidenschaftlichen Team von Ingenieuren und Forschern an, das an der Spitze des Unternehmensdatenmanagements und der angewandten KI steht.
SAP verpflichtet sich zu den Werten der Chancengleichheit und bietet Barrierefreiheitsunterstützung für Bewerber mit körperlichen und/oder geistigen Behinderungen.
Limited employment up to 6 months (f/m/d) - Enterprise Context Graph & AI (6 Months) Arbeitgeber: SAP
Als Arbeitgeber bietet SAP eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die auf Innovation und Zusammenarbeit setzt. Unsere Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten, einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und einer Unternehmenskultur, die Vielfalt und Inklusion fördert. Darüber hinaus ermöglicht die Lage in einem technologisch fortschrittlichen Umfeld den Zugang zu den neuesten Entwicklungen in der SAP-Welt, was die Arbeit an spannenden Projekten im Bereich mobile Anwendungen und KI besonders attraktiv macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Besuche Konferenzen, Meetups oder Online-Webinare und sprich mit anderen über deine Interessen im Bereich KI und Datenwissenschaft. Je mehr du dich zeigst, desto wahrscheinlicher ist es, dass du auf interessante Jobmöglichkeiten stößt!
✨Sei proaktiv bei der Kontaktaufnahme
Wenn du eine Stelle ins Auge gefasst hast, zögere nicht, direkt mit dem Team oder den Verantwortlichen in Kontakt zu treten. Frag nach Informationen über die Position oder teile deine Ideen, wie du zum Projekt beitragen könntest. Das zeigt dein Interesse und Engagement!
✨Präsentiere deine Projekte
Stelle sicher, dass du deine bisherigen Arbeiten und Projekte gut präsentierst. Erstelle ein Portfolio oder eine Webseite, auf der du deine Forschungsergebnisse und Prototypen zeigst. So können potenzielle Arbeitgeber sehen, was du drauf hast und wie du zur Entwicklung des Enterprise Context Graphs beitragen kannst.
✨Bewirb dich über unsere Website
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! Dort findest du alle aktuellen Stellenangebote und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Zielgruppe erreicht. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören und gemeinsam an spannenden Projekten zu arbeiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Limited employment up to 6 months (f/m/d) - Enterprise Context Graph & AI (6 Months) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für das Thema sind genauso wichtig wie deine Qualifikationen. Lass deine Begeisterung für die Forschung und das, was du tust, 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!:Stelle sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten klar mit den Anforderungen der Stelle verknüpfst. Zeig uns, wie deine Kenntnisse in Ontologie-Engineering und Datenwissenschaften direkt zur Position 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 SAP vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie RDF, OWL und SPARQL. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie verstehst, sondern auch praktische Erfahrungen damit hast.
✨Bereite deine Forschung vor
Sei bereit, über deine bisherigen Forschungsprojekte zu sprechen. Konzentriere dich darauf, wie deine Arbeit zur Entwicklung von agentischen KI-Systemen oder kontinuierlichem Lernen beigetragen hat. Das zeigt dein Engagement und deine Expertise.
✨Praktische Programmierkenntnisse demonstrieren
Bereite dich darauf vor, deine Programmierkenntnisse in Python zu demonstrieren. Vielleicht kannst du ein kleines Beispielprojekt oder eine interessante Lösung präsentieren, die du entwickelt hast. Das wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Teamarbeit betonen
Da die Stelle viel Zusammenarbeit erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du in einem internationalen Team gearbeitet hast und welche Rolle du dabei gespielt hast. Das zeigt, dass du gut ins Team passt.
