Senior AI, Knowledge Graph Engineer

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OrbisGraph by Pinnipedia

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2 - 10 employés

Fondée en 2025

🔒 Cybersecurity

📋 Conformité

☁️ SaaS

Cybersecurity • Compliance • SaaS

OrbisGraph par Pinnipedia est une plateforme de conformité hébergée en Allemagne qui modélise la documentation ISMS sous la forme d'un graphe de connaissances versionné. Elle extrait des actifs, des processus, des exigences (comme BSI IT-Grundschutz, NIS2, DORA, KRITIS), des mesures, des preuves et des personnes à partir de documents non structurés et génère des Sicherheitskonzepte (concepts de sécurité) adaptés aux cabinets de conseil et aux équipes internes. Conçu par des chercheurs en cryptographie, IA et cybersécurité, et validé par la Freie Universität Berlin, le produit met l'accent sur une IA explicable, une approbation humaine liée à la source, un hébergement souverain allemand (Deutsche Telekom Cloud), et une préparation pour la direction Grundschutz++ du BSI en format lisible par machine.

Description

• Own the end-to-end pipeline that turns unstructured documents into a validated, queryable knowledge graph. • Accountable for extraction quality, graph integrity, and the data layer that backs the product's read path. • LLM extraction pipelines - document chunking, property and relationship extraction, cross-chunk reconciliation, gap detection. • Knowledge graph - schema design as typed Pydantic models, Cypher access patterns and indexing strategy, graph operations, schema evolution and migration. • Deterministic rule engines - table-driven evaluators for cases where code beats LLM judgment; clear contracts between deterministic and probabilistic components. • Data validation & quality - schema enforcement, required-property contracts, audit trails, eval harnesses (expert review, unsupervised checks, synthetic fixtures, LLM-as-judge). • Live data ops - backfills, coordinated migrations across relational + graph stores, observability on extraction throughput and quality, incident response.

🎯 Exigences

• 5+ years shipping data/AI systems to production with real customers - has been on-call for live pipelines and knows what breaks at 2am. • Strong Python (typed, modern) and SQL. • Comfortable with PostgreSQL under load. • Production experience with at least one graph database (Neo4j preferred; Neptune, ArangoDB, TigerGraph acceptable) - schema design, query tuning, not toy use. • Production LLM pipeline experience: structured output, agent orchestration, prompt and version management, evaluation frameworks. • PydanticAI, LangChain, DSPy, or Instructor all welcome. • Durable workflow orchestration in production (DBOS, Temporal, Airflow, Prefect, Dagster). • Test-first discipline - integration tests against real datastores (Testcontainers or equivalent), not mock-heavy unit tests. • Fluent English skills.

🏖️ Avantages

• Remote, full-time with flexible scheduling. • CET (Berlin) timezone availability expected. • Possibility of relocation if successful work relationship is achieved after a period of time. • Competitive salary (premium for exceptional senior profiles). • Small, focused team; direct collaboration with the Product Owner and Full-Stack Engineer. • Modern tooling, real ownership, and a learning budget for role-relevant training.