Das Unternehmen ist ein innovatives Startup mit Sitz in Berlin, das eine Cloud-Plattform entwickelt, die die Erstellung von audit-fähigen IT-Sicherheitskonzepten automatisiert und unterstützt. In Zusammenarbeit mit der Freien Universität Berlin und Pilotnutzern aus der Industrie sowie der Sicherheitsberatung wird ein neues Produkt entwickelt, das Unternehmen dabei hilft, den steigenden Sicherheitsanforderungen gerecht zu werden. In der Rolle des AI Engineers sind Sie verantwortlich für die Umwandlung unstrukturierter Eingaben in strukturiertes Wissen und zuverlässige Antworten. Zu Ihren Aufgaben gehört das Design und der Betrieb von Pipelines für Wissensgraphen und große Sprachmodelle (LLMs). Sie modellieren und integrieren Domänenontologien und sind für die Evaluierung verantwortlich, um vertrauenswürdige Funktionen zu liefern. Sie werden auch ETL-Prozesse in ein Graph-Datenbanksystem implementieren und Abfragen formulieren, um Graphfakten und Beziehungen in den Funktionen sichtbar zu machen. Darüber hinaus entwerfen Sie Workflows für die Informationsbeschaffung und Antwortgenerierung, orchestrieren Prompts und Tools und sorgen für eine ausgewogene Integration von Wissensgraphen, Vektorsuche und Geschäftsregeln. Ein weiterer wichtiger Aspekt Ihrer Tätigkeit wird die Definition und Verfolgung von Metriken zur Informationsbeschaffung und Antwortgenauigkeit sein, um die Qualität der gelieferten Ergebnisse sicherzustellen. Das Arbeitsumfeld ist geprägt von einer kleinen, fokussierten Teamstruktur, in der Sie direkt mit dem Product Owner und anderen Ingenieuren zusammenarbeiten. Es erwartet Sie ein modernes Arbeitsumfeld mit der Möglichkeit, Verantwortung zu übernehmen und sich kontinuierlich weiterzuentwickeln.

Der ideale Kandidat bringt fundierte Kenntnisse in Python und Datenengineering mit. Sie sollten praktische Erfahrungen mit Wissensgraphen, einschließlich Ontologiedesign und Abfragen, sowie mit Graph-Datenbanken haben. Zudem ist praktische Erfahrung mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) erforderlich, insbesondere in den Bereichen Indizierung, Retrieval und Evaluierung. Ein Testing-Mindset sowie Kenntnisse in Versionierung und klarer Dokumentation sind ebenfalls notwendig. Englischkenntnisse sind erforderlich, Deutschkenntnisse sind von Vorteil. Wünschenswert sind zudem Kenntnisse im Bereich Sicherheit und Compliance, Erfahrung mit Prompt- und Agenten-Tools sowie mit spaCy und Transformers. Grundkenntnisse in Cloud-Technologien (AWS/Azure), Containerisierung (Docker) und CI/CD sind ebenfalls von Vorteil. Persönliche Eigenschaften wie Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke und analytisches Denken sind für diese Position von großer Bedeutung.