Innovation bedeutet, das zu imaginieren, was niemand sonst kann. Bei unserem Kunden beginnt alles mit Leidenschaft. Diese Leidenschaft verwandelt einen Beruf in eine Berufung und treibt uns an, die Mobilität ständig neu zu erfinden und innovative Ideen auf die Straße zu bringen. Die Begeisterung für gemeinsame Projekte verwandelt ein Team in eine starke Einheit, in der jede Meinung geschätzt wird. Nur wenn Expertise, hochprofessionelle Prozesse und Freude an der Arbeit zusammenkommen, können wir gemeinsam die Zukunft gestalten. Unser Kunde sucht einen Validation Engineer, der das Wissenmanagement und die Kontext-Engineering-Infrastruktur entwerfen und weiterentwickeln kann, die sowohl das Produkt (ein interdomänales Multi-Agenten-Fahrzeugsystem) als auch die interne Entwicklungstoolchain unterstützt. Sie werden Teil eines interdisziplinären Teams, das die gemeinsame Mission hat, die Zukunft der nachhaltigen Mobilität zu gestalten. Begleitet von einem erfahrenen Mentor, der Ihnen hilft, Türen zu öffnen, können Sie sich sowohl beruflich als auch persönlich weiterentwickeln. Während vier individuell auf Ihr Profil zugeschnittenen Einsätzen, von denen zwei im Ausland stattfinden, werden Sie ein internationales Netzwerk aufbauen und tiefere Einblicke in Projekte, Strategien und die Unternehmenskultur gewinnen. Kurzfristige Einsätze in der Produktion, im Vertrieb und im Kundenservice werden Ihnen helfen, Ihre ganzheitliche Sichtweise zu erweitern und die Welt aus den Augen unserer Kunden zu sehen. Wir bieten Ihnen flexible Arbeitszeiten und eine faire Vergütung. Nach dem 18-monatigen Programm werden Sie eine unbefristete Stelle übernehmen und Ihre Stärken und Ihr einzigartiges Profil einbringen, um einen Unterschied zu machen.

Für diese Position sollten Sie einen Hochschulabschluss in Informatik, Informationswissenschaft, Künstlicher Intelligenz oder einem verwandten Bereich mitbringen. Idealerweise haben Sie 1-3 Jahre Berufserfahrung im Wissensmanagement, in der Wissensgraph-Entwicklung oder im Kontext-Engineering für KI- und LLM-Systeme. Sie sollten über Expertenkenntnisse in mindestens einer Hochsprache (C++, Java, Kotlin oder Python) verfügen und Erfahrung in der KI-unterstützten Entwicklung mit Codierungsagenten wie Claude Code, GitHub Copilot oder OpenCode haben. Praktische Erfahrungen im Aufbau und Abfragen von Wissensgraphen (RDF/SPARQL oder Property Graphs) sowie deren Integration mit LLM-basierten Abrufsystemen (z. B. GraphRAG, hybride Suche) sind ebenfalls erforderlich. Darüber hinaus sollten Sie Erfahrung im Systemdesign, insbesondere für wissensintensive oder abruflastige Architekturen, mitbringen. Vertrautheit mit Agentenspeicherarchitekturen, Ontologiedesign, semantischer Modellierung, graphenbasierter Analyse, Entitätenauflösung oder Wissensgraph-Embeddings wird ebenfalls erwartet.