Das Unternehmen ist ein führender Akteur in der Automobilindustrie und setzt auf Innovation und Leidenschaft, um die Mobilität der Zukunft zu gestalten. In dieser spannenden Rolle als Validation Engineer sind Sie Teil eines dynamischen Teams, das sich auf die Entwicklung von KI-basierten Toolchains spezialisiert hat. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, das Wissen-Management und die Kontext-Engineering-Infrastruktur zu entwerfen und weiterzuentwickeln, die sowohl unser Produkt, ein inter-domain multi-agent Fahrzeug-System, als auch unsere internen Entwicklungstools unterstützt. Sie werden Wissen-Diagramme und Graph-Datenbanken entwerfen, die das Fachwissen, die Toolchain-Topologie und betriebliche Vorfälle erfassen. Darüber hinaus bauen Sie Pipelines für das Kontext-Engineering, die Informationen für LLM-basierte Agenten dynamisch zusammenstellen und bewerten. Ihre Verantwortung umfasst auch die Entwicklung und Pflege von Ontologien und semantischen Modellen für den Bereich der automobilen KI. Sie arbeiten in einem internationalen Team und tragen aktiv zur Verbesserung der Softwarequalität bei. Das Unternehmen bietet Ihnen herausfordernde Projekte, die Möglichkeit zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung sowie ein sicheres Arbeitsumfeld mit flexiblen Arbeitszeiten und attraktiven Zusatzleistungen.

Der ideale Kandidat bringt einen Hochschulabschluss in Informatik, Informationswissenschaften, KI/ML oder einem verwandten Bereich mit. Sie sollten über 1-3 Jahre Berufserfahrung im Wissensmanagement, in der Wissensgraph-Entwicklung oder im Kontext-Engineering für KI/LLM-Systeme verfügen. Expertenkenntnisse in mindestens einer Programmiersprache wie C++, Java, Kotlin oder Python sind erforderlich. Kenntnisse in der KI-unterstützten Entwicklung mit Coding-Agenten wie Claude Code, GitHub Copilot oder OpenCode sind von Vorteil. Praktische Erfahrung im Aufbau und in der Abfrage von Wissensgraphen sowie deren Integration in LLM-basierte Abrufsysteme wird erwartet. Sie sollten auch Erfahrung im Systemdesign, insbesondere für wissensintensive oder abruflastige Architekturen, mitbringen. Vertrautheit mit Agentenspeicherarchitekturen, Ontologiedesign und graphbasierter Analyse sind ebenfalls wünschenswert. Persönliche Eigenschaften wie Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke und eine Leidenschaft für Softwarequalität runden Ihr Profil ab.