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Stellenbeschreibung
Start: 11/2026 | Remote: 100%
Beschreibung
IT
Research
Artificial Intelligence
Data Analysis
Graph Database
Graph Theory
Machine Learning
Data Research
Data Science
Knowledge Representation
Data Analytics
Description
Für unseren Kunden suchen wir einen erfahrenen Research Data Scientist (m/w/d) für Knowledge Graphs und KI-gestütztes Reasoning. Du entwickelst und evaluierst Methoden, um aus unstrukturierten Daten verlässliche Wissensgraphen aufzubauen und KI-Anwendungen überprüfbare Schlüsse aus diesen Graphen ziehen zu lassen.
Rahmenbedingungen
• Geplanter Zeitraum: 13.11.2026 bis 30.06.2027
• Einsatzort: 100 % remote
• Projektumfang: 1.300 Stunden
• Einsatzart: Freelance-Projekt
Deine Aufgaben
• Entwickle Metriken für die Qualität und Vollständigkeit von Knowledge Graphs. Berücksichtige dabei Abdeckung, Konsistenz, Korrektheit, Herkunft der Daten und Unsicherheit.
• Vergleiche Named Entity Recognition (NER), Entity Resolution, Relation Extraction und LLM-basierte Ansätze zur Extraktion von Wissen aus unstrukturierten Daten. Evaluiere Methoden für Ontologien, Domänenmodelle und Begriffshierarchien.
• Analysiere Graphstruktur, Konnektivität, Communities und Wissenslücken mit graphentheoretischen, statistischen und probabilistischen Methoden.
• Untersuche Traversierungs- und Retrieval-Strategien, etwa Hop-Limits, Kantenrichtung, Gewichtung, Relevanzbewertung und Pruning. Entwirf Workflows für mehrstufiges Reasoning, die Zwischenschritte kritisch prüfen und Ergebnisse anhand von Belegen im Graphen verifizieren.
• Erforsche Link Prediction und Graph Embeddings. Halte dabei abgeleitete Aussagen und verifizierte Fakten im Graphen getrennt.
• Erstelle Benchmarks, Baselines und Ablationsstudien. Überführe die Ergebnisse in reproduzierbare Experimente, Evaluationsframeworks und konkrete Empfehlungen.
Dein Profil
• Fundierte Kenntnisse in Graphentheorie, linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und Optimierung
• Vertiefte Forschungserfahrung mit Knowledge Graphs, Informationsextraktion, Ontology Learning, semantischer Modellierung und graphbasiertem Machine Learning
• Erfahrung mit LLMs und agentenbasierten Workflows für Forschungsexperimente sowie mit der Validierung von Ergebnissen anhand von Messungen und Belegen
• Sehr gute Kenntnisse in Datenanalyse und Programmierung mit Python, SQL und Graphabfragesprachen sowie Erfahrung mit Werkzeugen für reproduzierbare Forschung
• Erfahrung mit Versuchsplanung, Fehleranalyse, Unsicherheitsschätzung und Sensitivitätsanalysen
Interesse?
Schick uns über Freelancermap dein aktuelles Profil, deinen frühestmöglichen Starttermin und deinen Netto-Stundensatz. Beschreibe kurz ein Projekt, in dem du Knowledge Graphs aufgebaut, evaluiert oder für KI-gestütztes Reasoning eingesetzt hast.