LGT Private Banking ist eine international führende Privatbank und ein unabhängiges Familienunternehmen. Wir denken langfristig und treiben Innovationen voran. In den letzten Jahren sind wir stark gewachsen – in Europa und in Asien. Damit wir auch in Zukunft erfolgreich bleiben, ist ein Faktor entscheidend: die Digitalisierung. Sie ist eine unserer wichtigsten strategischen Prioritäten für die nächsten Jahre. Wir wollen in interdisziplinären und agilen Teams das Beste aus der analogen und der digitalen Welt vereinen. Unser Ziel: Dank modernsten Dienstleistungen ein wirklich persönliches Kundenerlebnis schaffen.
Im Zuge unserer strategischen Unternehmensentwicklung und Data Management & Analytics-Initiative suchen wir einen engagierten und talentierten Knowledge Graph Engineer (w/m), der mit Leidenschaft den Enterprise Knowledge Graph der LGT als Kernkompetenz für die digitale Transformation der LGT konzipiert, entwickelt und optimiert.
Sie werden in der Abteilung Data Analytics and Information Management arbeiten. Unsere Aufgabe ist es, Daten, Informationen und Erkenntnisse für alle Bereiche der LGT nutzbar zu machen - vernetzt, sicher und nachhaltig. In dieser Abteilung geben wir die strategische Richtung für Daten, Informationen, Business Intelligence und künstliche Intelligenz in der gesamten LGT vor. Wir konzipieren, entwickeln und pflegen datengetriebene Lösungen und liefern unseren internen und externen Kunden Erkenntnisse, indem wir das Potenzial von Daten und neuen Technologien zum Wohle der LGT und unserer Kunden nutzen.
In einem jungen, hochmotivierten Team und in Zusammenarbeit mit internen und externen Partnern helfen Sie mit, die zukunftsträchtige Dateninfrastruktur und Wissensbasis für intelligentes Daten- und Informationsmanagement, Reporting Services und KI-Lösungen auf Basis des Enterprise Knowledge Graph (EKG) der LGT aufzubauen.
Was sind Ihre Aufgaben?
In dieser Position werden Sie die folgenden Aufgaben übernehmen:
Zusammenarbeit mit Fachexperten, Data Scientists, Daten- und IT-Architekten, DataOps-Ingenieuren und Software-Ingenieuren, um ontologiezentrierte/graphenbasierte Systeme im Bereich Private Banking und Asset Management zu entwerfen, zu entwickeln, zu implementieren und einzusetzen, die Ontologien, Reasoning-Engines, REST-Service-orientierte Architektur, ontologiegesteuerte UI und Visualisierung sowie semantische Middleware zur Integration mit Legacy-Umgebungen umfassen.
Die Leistungsfähigkeit von RDF/OWL-Ontologien und semantischen Graphdatenbanken (z.B. Reasoning, Inferencing) mit Graphvisualisierung, traditionellen Business-Intelligence-Technologien wie PowerBI, maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung konvergieren, um die Geschäftsbedürfnisse von LGT zu erfüllen.
Unterstützung bei der Definition von Integrations-, Mapping-, Migrations- und Konvertierungsstrategien für neue und bestehende Wissensinhalte und Datenquellen, einschließlich robuster Änderungskontroll- und Versionierungsverfahren.
Entwurf und Entwicklung von Datenpipelines im großen Maßstab zum Aufbau und zur Abfrage von Wissensgraphen unter Verwendung Ihrer Fachkenntnisse in Bezug auf DataOps, Bamboo, Github, Python usw.
Erforschung, Bewertung und Empfehlung von Prozessverbesserungen, einschließlich automatisierter Systeme für die Wissenserfassung, -umwandlung und -präsentation von Informationen.
Wenden Sie Techniken des maschinellen Lernens auf die Erstellung von Entitätstaxonomien, die Inferenz von Entitätsbeziehungen, die Datendarstellung für nachgelagerte Datenkonsumenten, die Extraktion von Erkenntnissen aus Graphen und die interaktive Datenerfassung von Nutzern an, um unsere Daten zu validieren.
Erstellung und Pflege der Dokumentation für die entwickelten Lösungen
Bachelor-Abschluss oder höhere Ausbildung in Informatik, Data Science, Software Engineering oder einer vergleichbaren Disziplin.
Langjährige Erfahrung im Aufbau von EKG-basierten Lösungen und Analysediensten, vorzugsweise im Bankenumfeld.
Kenntnisse in semantischen Webstandards wie RDF, OWL, SKOS, FIBO und Erfahrung in der Validierung und Abfrage semantischer Modelle mit SPARQL, SHACL.
Fundierte Kenntnisse der Anwendungs-, Daten- und Infrastrukturarchitektur und der Entwurfsmuster, Softwarekenntnisse wie Geschäftsanalyse, Entwicklung, Wartung und Softwareverbesserung.
Fähigkeit zur Erstellung von skalierbarem und robustem Code in Produktionsqualität unter Einbeziehung von Tests, Bewertung und Überwachung.
Fortgeschrittene Kenntnisse von Datenformatstandards sowie von Datenbankmanagementsystemen (z. B. SQL Server, Oracle, Graphdatenbanken wie Stardog).
Fähigkeit, selbständig zu arbeiten und die Verantwortung für zugewiesene Aufgaben zu übernehmen und die Ausführung bis zum Abschluss voranzutreiben.
Hervorragende Problemlösungsfähigkeiten und analytische Begabung mit der Fähigkeit, kritisches Urteilsvermögen in Verbindung mit soliden Analyse- und Fehlerbehebungsfähigkeiten anzuwenden.
Von Vorteil sind:
Erfahrung im Programm-/Projektmanagement, vorzugsweise in agilen Methoden.
Erfahrung in Graph Analytics, (ontologiebasiertem) NLP, Data Mining, Training von neuronalen Netzen und Deep Learning Systemen unter Verwendung von Wissensgraphen
Bitte beachten Sie, dass wir Bewerbungen über Personalvermittler für diese Stelle nicht berücksichtigen können.
A great place to work – a great place to have impact: Die LGT fördert die Vielfalt ihrer Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen. Wir glauben, dass eine inklusive und wertschätzende Unternehmenskultur der Treiber für einen großartigen Arbeitsplatz ist und die Möglichkeit bietet, ein einzigartiges und erfolgreiches Team zu schaffen. Deshalb können unsere Mitarbeitenden auch von vielen zusätzlichen Benefits profitieren.
Transparenz und Integrität sind uns wichtig. Deshalb finden Sie auf unserer Website alles, was Sie über uns wissen sollten, bevor Sie entscheiden, ob die Karrieremöglichkeiten bei der LGT Ihren Werten entsprechen. Beispielsweise über die Geschichte der Fürstenfamilie, die eng mit unserer Geschichte verknüpft ist.