AI & Data Engineer (m/w/d)

neonto · Cologne · On-site

• Employment typeFull-time
• Experience levelMid level
• Salary signalSalary not listed
• Last checked1 hour ago
• Source valid throughNov 14, 2026

Role Overview

Bei uns lernst du modernste Technologien rund um Daten und KI kennen , gestaltest von Anfang an mit und wirst Teil eines jungen, dynamischen Teams . Über uns Wir sind neonto , ein junges Startup , das Beratung und Softwareentwicklung im Bereich Daten & KI vereint. Unser Ziel: Unternehmen strategisch und praktisch dabei zu unterstützen, Nutzen aus ihren Daten zu ziehen. Wir geben Daten eine Struktur, um sie nachhaltig für KI-Anwendungen und Analytics nutzbar zu machen. Unser zentrales Werkzeug dabei sind Knowledge Graphs - eine Schlüsseltechnologie für KI-Enablement, die das Ziel hat, als Single Source of Truth für alle relevanten Daten im Unternehmen zu dienen. Wir arbeiten dabei intensiv mit LLMs. Unsere Kunden kommen aus Energiewirtschaft, Chemie, Pharma oder Prozessberatung - vom Stadtwerk, das seine Netz- und Betriebsdaten zusammenführen will, bis zum Großkonzern, der Datenprodukte baut. Wir sind aktuell zwei Gründer und ein Mitarbeiter und suchen dich als nächste Verstärkung. Bei uns arbeitest du nicht nur an hochaktuellen Technologien, sondern gestaltest auch unsere Kultur, unsere Prozesse und unser Produkt von Anfang an mit. Aufgaben Hands-on Entwicklung in nationalen und internationalen Daten- & KI-Kundenprojekten mit klarem Umsetzungsfokus Aufbau und Planung von Daten- & Technologiestrategien für unsere Kunden Entwicklung von Knowledge Graphs auf Basis offener Standards (RDF, SPARQL, SHACL, OWL) Integration von Daten aus bestehenden Systemen (z. B. Datenbanken, GIS, ERP, Dokumente) in eine zentrale Datenbasis Entwicklung von maschinenlesbaren Datenmodellen (Ontologien, Taxonomien) Umsetzung von Proof of Concepts (PoCs) und Pilotprojekten - vom ersten Workshop bis zur lauffähigen Lösung Entwicklung von Ansätzen für neurosymbolische KI (LLMs + Graph Reasoning) Mitgestaltung unseres neonto-Toolstacks und der Knowledge-Graph-Applikationslandschaft Qualifikation Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse Ein (bald) abgeschlossenes MINT-Masterstudium (z. B. Wirtschaftsinformatik, Informatik) Erste Arbeitserfahrungen (Full-Time, Werkstudent*in, Praktikum, …) Grundlegendes Verständnis für Datenmodelle und Interesse an Datenstrategie , Datenqualität und der strukturierten Aufbereitung von Daten Sicherer Umgang mit Office-Tools (insb. PowerPoint) Tiefgreifende Programmierkenntnisse in mindestens einer Programmiersprache (z. B. Python, JavaScript oder TypeScript) sowie sicherer Umgang mit Git und SQL Idealerweise: Erfahrung mit Containerisierung (Kubernetes, Cloud, Docker) Schnelle Lernfähigkeit, Lust auf neue Aufgaben und lösungsorientiertes Denken 0-30% Reisetätigkeit (je nach Projekt) 👉 Vorkenntnisse im Bereich Knowledge Graphs sind nicht erforderlich – wir schulen dich umfassend! Benefits Startup-Vibe: Kurze Wege, flache Hierarchien – bei uns musst du dich am Arbeitsplatz nicht verstellen. Marktübliches Gehalt: Faire Vergütung, orientiert an deiner Qualifikation und Erfahrung. Skill-Aufbau: Du baust mit unserer Hilfe Wissen in verschiedenen Wachstumstechnologien auf. Das Gelernte kannst du früh in realen Beratungsprojekten vertiefen. Mitgestaltung : Du prägst unsere Kultur, Prozesse und Arbeitsweise von Anfang an aktiv mit. Relevanz : Arbeit an der Front aktueller Daten- und KI-Trends. Events : Wir machen regelmäßige Teamevents, auch mit anderen Start-Ups. Bei uns hast du die Möglichkeit, die Kölner Gründungswelt kennenzulernen. Moderner Arbeitsplatz : Im SHIP, einem der innovativsten Arbeitsplätze Deutschlands, mit Zugang zu einem großen Startup-Netzwerk. Flexibilität : Home-Office-Möglichkeit Fitnessstudio: Lust auf eine aktive Mittagspause? Unser Büro verfügt über ein modernes Fitnessstudio. Lust an Board zu kommen? Dann bewirb dich jetzt - wir freuen uns auf dich! Find Jobs in Germany on Arbeitnow

Why It Matches

This full-time role is listed as on-site in Cologne. The source does not expose a salary range, so confirm compensation before investing in a long application. The match score reflects role clarity, work mode, location, freshness, salary visibility, and description depth—not a promise that the employer will select a candidate.

Questions to Check Before Applying

• Does the source describe the same title, company, location, and work arrangement shown here?
• Which required skills can you prove with a result, project, metric, or certification?
• How often must you work on site, and is the commute practical for the stated schedule?
• When will the employer disclose the salary range and total compensation?

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