Über SAP
SAP unterstützt über 400.000 Kunden weltweit und hat sich vom führenden ERP-Softwareanbieter zu einem Marktführer für End-to-End Business Application Software entwickelt. Mit 200 Millionen Nutzern und über 100.000 Mitarbeitern weltweit prägt SAP digitale Transformationen über 80% des globalen Handels.
Die Rolle
Wir suchen einen erfahrenen Data Engineer zur Entwicklung der Datenfundamente für SAPs Knowledge Graphs. Sie werden an der Schnittstelle von Data Engineering, Knowledge Graphs und Generative AI arbeiten und robuste Datenpipelines für die Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Geschäftsdaten aufbauen.
Aufgaben
- Design und Betrieb robuster Datenpipelines für die Ingestion, Transformation und Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Geschäftsdaten in RDF Knowledge Graphs im großen Maßstab
- Mapping von Quelldaten in Ontologien und SHACL-Schemas, Entwicklung SPARQL-basierter Transformationen
- Betrieb von Triple Stores in Produktionsumgebungen zusammen mit Knowledge und Data Engineering Teams
- Zusammenarbeit mit Domänenexperten und Dateneigentümern zur Anforderungsanalyse und Umsetzung zuverlässiger Knowledge Graph Datenflüsse
- Kritische Design-Entscheidungen zum Data Engineering Stack (Triple Stores, ETL/ELT-Tools, Orchestrierung)
- Thought Leadership an der Schnittstelle von Data Engineering, Knowledge Graphs und Generative AI
- Präsentation und Erklärung von Knowledge Graph Mehrwerten für Business Use Cases
Anforderungen
- Master- oder PhD-Abschluss in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Physik, Mathematik oder verwandtem Fachgebiet
- 2+ Jahre professionelle Erfahrung in Data Engineering, idealerweise mit Knowledge Graphs im Business-Kontext
- Erfahrung in Design und Betrieb großer Datenpipelines (Batch und Streaming) mit modernem Data Engineering Tooling
- Tiefgreifende praktische Erfahrung mit RDF Knowledge Graph Technologie Stack (RDF, RDFS, OWL, SHACL, SPARQL)
- Hands-on Erfahrung im Betrieb von Triple Stores
- Erfahrung bei der Abbildung von Geschäftsvorgängen in Datenmodellen und Ontologien
- Fließende Python-Kenntnisse und produktive Code-Entwicklung
- Starke Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten in cross-kulturellen Teams
Optionale Qualifikationen
- Vertrautheit mit Property Graph Lösungen (z.B. Neo4j)
- Kenntnisse der Triple Store Ökosysteme (GraphDB, Stardog, Virtuoso, Apache Jena, Blazegraph)
- Erfahrung mit Enterprise Knowledge Graph Architekturen
- Verständnis von KG-Konstruktion aus unstrukturierten Daten, Graph RAG, KG Embeddings
- Tiefgreifende Kenntnisse von SAP Daten und SAP Anwendungen
Benefits
- Kontinuierliches Lernen und Skill-Entwicklung
- Unterstützung persönlicher Entwicklung in einer innovativen Umgebung
- Flexible Arbeitsmodelle und Fokus auf Wohlbefinden
- Zusammenarbeit mit hochrangigen internationalen Kolleginnen und Kollegen
- Zugang zu modernen Cloud-Technologien und innovativen AI-Projekten
- Inklusive Unternehmenskultur mit Fokus auf Chancengleichheit