Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue die Datenbasis für SAPs Knowledge Graphs und entwickle robuste Datenpipelines.
- Unternehmen: SAP, ein führendes Unternehmen in der Softwareentwicklung mit globaler Reichweite.
- Vorteile: Lernmöglichkeiten, großartige Benefits und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Dynamisches, internationales Team mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von Business AI und arbeite mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in der Datenverarbeitung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 61650 - 75350 € pro Jahr.
Wir helfen der Welt, besser zu arbeiten. Bei SAP halten wir es einfach: Sie bringen Ihr Bestes zu uns, und wir bringen das Beste in Ihnen zum Vorschein. Die Arbeit ist herausfordernd – aber sie zählt. Sie finden einen Ort, an dem Sie Sie selbst sein können, Ihr Wohlbefinden priorisieren und wirklich dazugehören können.
Was Sie tun werden: Bei SAP integrieren wir modernste KI-Technologie mit unseren branchenspezifischen Daten und tiefem Prozesswissen, um über SAP-Produkte und -Dienstleistungen hinweg zu innovieren. Agentic AI, basierend auf großen Sprachmodellen (LLMs), verändert die Art und Weise, wie Benutzer mit ihren Geschäftsanwendungen interagieren. Es ist SAPs Ziel, diese Herausforderung im Bereich Business AI zu überwinden. Unser Ziel ist es, Wissensgraphen (KGs) als entscheidende Differenzierungsmerkmale bereitzustellen, um LLM-Herausforderungen wie Halluzination und Compliance zu adressieren und die Entwicklung von Grundmodellen auf strukturierten Daten zu ermöglichen, um unseren Kunden herausragende generative KI-Lösungen zu bieten.
Die Rolle:
- Einzigartige Gelegenheit, die Datenbasis für SAPs Wissensgraphen aufzubauen – die Quelle des expliziten Wissens über mehrere SAP-Domänen.
- Entwerfen und Erstellen robuster Datenpipelines, die strukturierte und unstrukturierte Geschäftsdaten (einschließlich SAP-Daten) in RDF-Wissensgraphen im großen Maßstab einpflegen, transformieren und laden.
- Quellendaten in Ontologien und SHACL-Schemata abbilden, SPARQL-basierte Transformationen entwickeln und Triple Stores in der Produktion betreiben.
- Eng mit Fachspezialisten und Datenverantwortlichen zusammenarbeiten, um Quellsysteme (SAP und Non-SAP) zu verstehen und deren Anforderungen in zuverlässige Wissensgraph-Datenflüsse und Bereitstellungen zu übersetzen.
- Kritische Designentscheidungen zum Datenengineering-Stack treffen – Triple Stores, ETL/ELT-Tools, Orchestrierung und Integration mit nachgelagerten generativen KI-Anwendungen.
- Zur Gedankenführung an der Schnittstelle von Datenengineering, Wissensgraphen und generativer KI beitragen.
- Präsentieren, diskutieren und erklären, wie qualitativ hochwertige Wissensgraph-Daten Geschäftsanwendungen zugutekommen können, und proaktiv neue Anwendungsfälle relevanten Stakeholdern vorschlagen.
Was Sie mitbringen:
- PhD oder Master-Abschluss in Informatik, künstlicher Intelligenz, Physik, Mathematik oder anderen relevanten Disziplinen.
- 2+ Jahre relevante Berufserfahrung mit starkem Hintergrund im Datenengineering, idealerweise mit Erfahrung in Wissensgraphen im Geschäftskontext.
- Erfahrung im Entwerfen und Betreiben von großangelegten Datenpipelines (Batch und Streaming) mit modernen Datenengineering-Tools.
- Kenntnisse über SAP-Daten und SAP-Anwendungen – deren Datenmodelle, Geschäftsobjekte und Extraktionsschnittstellen.
- Erfahrung in der Abbildung von Geschäftsoperationen und Quellsystemen in klare Datenmodelle, Ontologien und organisierte Schemata.
- Bewusstsein für die neuesten Trends an der Schnittstelle von Datenengineering, Wissensgraphen und LLMs.
- Solide Kenntnisse in SQL, modernen Data Warehousing/Lakehouse-Konzepten und Cloud-Datenplattformen (z.B. AWS, GCP, Azure, Databricks).
- Erfahrung im Datenengineering mit einem praktischen Ansatz zur Lösung von Datenherausforderungen.
- Fließend in Python und die Fähigkeit, Ihre Ideen in produktiven Code umzusetzen.
- Berufliche Kenntnisse des RDF-Wissensgraph-Technologiestacks (RDF, RDFS, OWL, SHACL, SPARQL) und praktische Erfahrung im Betrieb von Triple Stores.
- Fähigkeit, verschiedene Stakeholder zu beraten, wie sie ihre Daten in einen Unternehmens-Wissensgraphen einbringen und auf Geschäftsanwendungen anwenden können.
- Starke Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, effektiv in interkulturellen Teams zu arbeiten.
Treffen Sie Ihr Team: SAPs KI-Organisation ist darauf ausgerichtet, KI nahtlos in alle Unternehmensanwendungen zu integrieren, damit Kunden, Partner und Entwickler Geschäftsprozesse verbessern und bemerkenswerte Geschäftswerte schaffen können.
Wir gewinnen mit Inklusion: SAPs Kultur der Inklusion, der Fokus auf Gesundheit und Wohlbefinden sowie flexible Arbeitsmodelle sorgen dafür, dass sich jeder – unabhängig von seinem Hintergrund – einbezogen fühlt und sein Bestes geben kann.
(Senior) Data Engineer (f/m/d): SAP Data on RDF Knowledge Graphs 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.
