senior-ai-knowledge-graph-engineer bei Pinnipedia Technologies GmbH
Pinnipedia Technologies, ein innovatives Berliner Startup im Bereich IT-Sicherheit, sucht einen Senior AI / Knowledge Graph Engineer zur Entwicklung einer Cloud-Plattform für automatisierte IT-Sicherheitskonzepte. Die Rolle umfasst die Erstellung von LLM-Extraktionspipelines, das Design von Knowledge Graphen und die Implementierung von Validierungsmechanismen für auditfähige Sicherheitsstandards.
Deine Mission als Senior AI Engineer bei Pinnipedia Technologies
Du übernimmst die Verantwortung für die gesamte Pipeline, die unstrukturierte Dokumenteninhalte in einen validierten, abfragbaren Knowledge Graphen verwandelt. Deine Arbeit ist fundamental für die Datenbasis, auf der das Produkt seine Lese- und Sicherungswege aufbaut.
- LLM-Extraktionspipelines — Du entwickelst Dokumentenfragmentierung und Eigenschaftsextraktion mit strukturierten LLM-Agenten, die durch langlebige Workflows orchestriert werden
- Knowledge Graph Design — Schema als typisierte Pydantic-Modelle, Cypher-Zugriffsmuster und Indexierungsstrategien für skalierbare Graph-Operationen
- Deterministische Regelwerke — Tabellenbasierte Evaluatoren für Fälle, wo Code prädiktiver ist als LLM-Bewertung, mit klaren Verträgen zwischen deterministischen und probabilistischen Komponenten
Dein Fokus endet an der Graph-Grenze: API-Verträge und Abstraktionen für Konsumenten gehören zum Full-Stack Engineer.
Was dich bei Pinnipedia erwartet: Aufgaben im Detail
Die Rolle kombiniert Data Engineering mit modernster KI-Technologie in einem Umfeld, das echte Geschäftsprobleme löst. Du arbeitest an einer Plattform, die KMUs hilft, steigende Sicherheitsanforderungen mit weniger Aufwand zu erfüllen.
- Qualitätssicherung von Extraktionen — Schema-Enforcement, erforderliche Eigenschaftsverträge, Audit-Trails und Evaluierungsraster mit Expertenreviews, unüberwachter Prüfung und synthetischen Fixturen
- Live-Datenoperationen — Backfills, abgestimmte Migrationen zwischen relationalen und Graph-Speichern, Observability auf Extraktionsdurchsatz und Qualität, Incident Response
- Produktionserfahrung unverzichtbar — 5+ Jahre mit live-geshipperten Data/AI-Systemen, On-Call-Verantwortung für Live-Pipelines und Wissen darüber, was bei 2 Uhr morgens kaputt geht
Die Arbeit erfolgt in direkter Zusammenarbeit mit Produkt-Owner und Full-Stack Engineer in einem kleinen, fokussierten Team.
Qualifikationen und Voraussetzungen für diese Position
Pinnipedia sucht erfahrene Spezialisten, die bereits Systeme mit echten Kunden in Produktion laufen haben. Die Anforderungen sind präzise: Du solltest bewiesen haben, dass du in der produktiven Umgebung gearbeitet hast.
- Python und SQL — Starke Kenntnisse in modernem, typisiertem Python und SQL, mit Komfort bei PostgreSQL unter Last
- Graph-Datenbanken — Produktionserfahrung mit mindestens einer Graph-Datenbank (Neo4j bevorzugt; Neptune, ArangoDB, TigerGraph akzeptabel) — Schema-Design, Query-Tuning, kein Toy-Use
- LLM-Pipeline Erfahrung — Strukturierter Output, Agenten-Orchestrierung, Prompt- und Versionsmanagement, Evaluierungsframeworks. PydanticAI, LangChain, DSPy oder Instructor sind willkommen
- Workflow-Orchestrierung — Langlebige Workflow-Orchestrierung in Produktion mit DBOS, Temporal, Airflow, Prefect oder Dagster
- Test-first Disziplin — Integrationstests gegen echte Datastores (Testcontainers oder gleichwertig), nicht mock-lastige Unit-Tests
Fließende Englischkenntnisse sind zwingend erforderlich, da das Unternehmen international aufgestellt ist.
Warum Pinnipedia Technologies ein spannender Arbeitgeber ist
Als frühphasiges Startup mit IGP-Förderung (2025/26) profitierst du von direkter Einflussnahme auf die Produktentwicklung und einem breiten Spielraum für technische Entscheidungen.
- Flexible Remote-Arbeit — Vollständige Remote-Position mit flexibler Terminplanung, dabei ist CET-Zeitzone (Berlin) verfügbarkeit erwartet
- Wohnungsumzug möglich — Bei erfolgreichem Arbeitsverhältnis besteht Möglichkeit des Umzugs
- Wettbewerbsfähige Vergütung — Premium für außergewöhnliche Senior-Profile wird gezahlt
- Lernbudget — Budget für rolle-relevante Schulungen und Weiterbildung
- Praktische Bedeutung — Hilfe für KMU bei steigenden Sicherheitsanforderungen mit weniger Friction
Direkte Zusammenarbeit mit Product Owner und Full-Stack Engineer bedeutet, dass deine Arbeit schnell sichtbar wird.
Deine Benefits im Überblick
Häufige Fragen zu dieser Stelle
Wie sieht der Bewerbungsprozess bei Pinnipedia aus?
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Der Bewerbungsprozess umfasst zunächst eine 20-minütige Vorstellungsgespräch, gefolgt von einem 90-minütigen praktischen Test mit Graph-Modellierung und Retrieval-Evaluierung. Danach folgt ein 45-minütiges Team-Chat und schließlich Referenzgespräche. Bewerbungen werden innerhalb von 5 Werktagen geprüft.
Wird Deutsch als Arbeitssprache benötigt?
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Fließende Englischkenntnisse sind zwingend erforderlich. Deutschkenntnisse sind ein Nice-to-have, aber keine Voraussetzung für die Position. Das Unternehmen ist international aufgestellt und arbeitet primär auf Englisch.
Was wird erwartet für die praktische Aufgabe im Vorstellungsgespräch?
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Die praktische Aufgabe dauert 90 Minuten und konzentriert sich auf Graph-Modellierung und Retrieval-Evaluierung. Kandidaten sollten sich auf die konkrete Umsetzung von Knowledge Graph-basierten RAG-Pipelines vorbereiten, einschließlich Ontologie-Scope, Indexierung, Retrieval und Evaluation-Strategien.
Gibt es eine Möglichkeit zur Arbeit im Büro oder als Hybrid-Modell?
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Die Position ist 100% Remote konzipiert. Allerdings besteht nach erfolgreichem Kennenlernen die Möglichkeit des Umzugs nach Berlin, falls gewünscht und vereinbart. Die Arbeitszeit muss jedoch innerhalb der CET-Zeitzone flexibel gestaltet werden.