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jakob
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25 AI

Senior IT Architect / Analyst – Knowledge Graphs & AI (m/w/d)

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Zum Job

Projektdetails

Unternehmen
freelance.de GmbH
Ort
Remote (München, Germany)
Quelle
Freelancermap Com
Veröffentlicht
09.11.2026
Entdeckt
10.11.2026 03:17
Startdatum
2026-11-01
Laufzeit
7 months+
Remote
100%
Auslastung
100%

Skill-Match (jakob)

Match-Begründung

[80/100] | Matching: 13 (+128) | Missing: 3 (-27) | Remote: No | ★(title)=red, ★(context)=yellow, (2x)=count

KI-Analyse

25/100

✓ Passende Stärken

Python proficiency, experience with LLMs and information extraction, and background in setting up structured experiments and research frameworks.

△ Skill-Lücken

Heavy focus on advanced graph theory, knowledge graphs, ontology development, graph-based machine learning, and semantic modeling, which fall outside Jakob's core applied data science/automation stack.

Analysiert: 2026-11-10

Geforderte Skills

ai agents api communication consulting data analysis data infrastructure graph analytics large language models machine learning optimization probability python rag research sql statistics

Stellenbeschreibung


Duration: 7 months+ | Start: 11/2026 | Remote: 100%

Beschreibung

IT
Artificial Intelligence
Data Architecture
Digital Architecture
Graph Theory
Information Architecture
Intelligence Analysis
Machine Learning
Network Architecture
Software Architecture
Solution Architecture
Systems Architecture
Large Language Models
IT Architecture
Knowledge Representation
GraphQL
Artificial Intelligence Markup Language (AIML)
Description
Rahmenbedingungen
• Start: 13. November 2026
• Ende: 30. Juni 2027
• Auslastung: Vollzeit
• Einsatzort: 100 % Remote
• Sprache: Deutsch

Aufgaben
• Erforschung, Konzeption und Bewertung von Methoden zum Aufbau hochwertiger Knowledge Graphs für KI-Anwendungen.
• Entwicklung von Methoden zur Messung der Qualität und Vollständigkeit von Knowledge Graphs hinsichtlich Abdeckung, Konsistenz, Genauigkeit und Unsicherheit.
• Evaluierung von Verfahren zur Informationsextraktion, Entity Resolution, Ontologieentwicklung und semantischen Modellierung.
• Anwendung graphentheoretischer, statistischer und probabilistischer Methoden zur Analyse von Graphstrukturen und Informationslücken.
• Konzeption und Optimierung graphbasierter Retrieval-Strategien sowie mehrstufiger KI-Reasoning- und Verifizierungsprozesse.
• Entwicklung reproduzierbarer Experimente, Benchmarks und Evaluierungsframeworks für graphbasierte KI-Verfahren.

Must Haves
• Fundierte mathematische Kenntnisse in Graphentheorie, linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und Optimierung.
• Tiefgehende Erfahrung mit Knowledge Graphs, Information Extraction, Ontology Learning und semantischer Modellierung.
• Fundierte Kenntnisse im Bereich Graph-based Machine Learning und graphbasierter KI-Anwendungen.
• Erfahrung mit Large Language Models (LLMs) und KI-Agenten-Workflows zur Durchführung und Validierung von Forschungsexperimenten.
• Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python, SQL und Graph-Abfragesprachen.
• Fundierte Erfahrung in der Konzeption und Durchführung wissenschaftlicher Experimente sowie im Einsatz reproduzierbarer Forschungswerkzeuge.
• Umfassende Kenntnisse in der experimentellen Evaluation, Fehleranalyse, Unsicherheitsschätzung und Sensitivitätsanalyse.