Über das Unternehmen
Bei der BMW Group steht die Leidenschaft im Mittelpunkt. Sie macht einen Beruf zur Berufung und treibt uns an, die Mobilität immer wieder neu zu erfinden und innovative Ideen auf die Straße zu bringen. In Teams, in denen jede Meinung geschätzt wird, entsteht eine starke Einheit. Nur wenn Expertise, hochprofessionelle Prozesse und Arbeitsfreude zusammenkommen, können wir die Zukunft gemeinsam gestalten.
Aufgaben
- Entwurf und Betrieb von Wissensgraphen und Graphdatenbanken zur Erfassung von Domänenwissen, Toolchain-Topologie, Vorfällen, Root-Cause-Analysen und Lessons Learned
- Entwicklung von Context-Engineering-Pipelines, die Informationen für LLM-basierte Agenten dynamisch zusammenstellen, priorisieren und budgetieren
- Implementierung von Feedback-Schleifen, bei denen Agenten und Skills mit dem Toolchain-Protokoll interagieren, Fehler diagnostizieren und Erkenntnisse in den Wissensgraphen zurückschreiben
- Entwicklung und Pflege von Ontologien und semantischen Modellen für den Automotive-KI-Bereich
- Architektur von Agenten-Speichersystemen mit geeigneten Konsolidierungs- und Aufbewahrungsmechanismen
- Evaluierung und Optimierung der Retrievalqualität mithilfe von Relevanz-, Abdeckungs-, Aktualitäts- und Redundanzmetriken
- Beitrag zu kostengünstigen Modellauswahlstrategien und Context-Komprimierungstechniken
Anforderungen
- Universitätsabschluss in Informatik, Informationswissenschaft, KI/ML oder einem verwandten Bereich
- 1-3 Jahre Berufserfahrung im Wissensmanagement, Wissensgraph-Engineering oder Context-Engineering für KI-/LLM-Systeme
- Expertenkenntnisse in mindestens einer Hochsprache (C++, Java, Kotlin oder Python)
- Erfahrung mit KI-unterstützter Softwareentwicklung mithilfe von Coding-Agenten
- Praktische Erfahrung im Aufbau und Abfragen von Wissensgraphen (RDF/SPARQL oder Property Graphs) und deren Integration in LLM-basierte Retrievalsysteme
- Kenntnisse in Systementwurf, insbesondere für wissensintensive oder retrievallastige Architekturen
- Vertrautheit mit Agentenarchitekturen, Ontologiedesign, semantischer Modellierung, graphbasierter Analytik, Entitätsauflösung oder Wissensgraph-Einbettungen
Benefits
- Herausfordernde Projekte, mit denen wir gemeinsam die Mobilität von morgen gestalten
- Vielfältige persönliche und fachliche Entwicklungsmöglichkeiten
- Attraktive, faire und leistungsorientierte Vergütung
- Hohe Arbeitsplatzsicherheit
- Jährliche Sonderzahlungen wie Urlaubs- und Weihnachtsgeld sowie Gewinnbeteiligung
- Flexible Arbeitszeiten inklusive 6 Wochen Jahresurlaub und Überstundenausgleich
- Vergünstigte BMW- und MINI-Konditionen
- Weitere Benefits auf bmw.jobs/benefits