Knowledge Graph Experten in München
aus über 15.000 CVs mit der Kraft von KI.Stellen Sie Experten ein, die verknüpfte Datenmodelle entwerfen, Graph-Schemata aufbauen und Quellen zu nutzbaren Knowledge Layers verbinden. Sie arbeiten mit RDF, SPARQL, OWL und Property Graphs und liefern dann Such-, Empfehlungs- und Entity-Resolution-Projekte mit schnellem, präzisem Matching aus geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Knowledge Graph eingesetzt haben
Fred Hauschel
Letzte Position:
Software-Architekt und -Entwickler bei Eigenprojekt
Wiederkehrendes Problem in eigenen KI-gestützten Projekten: Anforderungsanalyse, Use Cases und Architekturentscheidungen entstehen mit KI-Unterstützung zwar schnell, bleiben aber wenig nachvollziehbar und über Markdown-Dateien verstreut – Wissen geht verloren, sobald es nicht mehr im Kontextfenster ist. arknet macht Requirements Engineering und Architekturwissen zu strukturierten, prüfbaren Daten statt Fließtext: Anforderungen, Use Cases und Architekturentscheidungen als durchgängig verknüpfter Wissensgraph, von der Anforderung bis zur Architekturentscheidung nachvollziehbar – für Menschen und KI-Agenten gleichermaßen abfragbar. Technisch auf RDF/OWL und einem eigenen MCP-Server aufgesetzt.
Ergebnis: MCP-Daemon lauffähig, Docker-Image automatisiert auf GHCR veröffentlicht, neun hexagonale Module, elf ADRs (u. a. Open-Core-Lizenzmodell). Requirements-Engineering- und Ubiquitous-Language-Hexagon aktiv. Seit 07/2026 als Community Edition unter Apache-2.0 öffentlich (github.com/kogn-io/arknet), zusammen mit dem Claude-Code-Plugin und dem GHCR-Image; Open-Core-Modell.
Label: Java, Maven, RDF, RDF4J, OWL, SPARQL, Model Context Protocol, Spring AI, Docker, GitHub, Git, Claude Code, Obsidian, DDD, Hexagonal Architecture, ArchUnit, JUnit, AssertJ
Mirza Klimenta
Letzte Position:
Agentische KI für ein DeepResearch-Projekt bei Freiberuflich
- Erstellte ein multi-agentisches System, unterstützt von einem Wissensgraphen, um das Verfassen von Forschungsarbeiten zu automatisieren
- Setzte mehrere Experten (OpenAI-Modelle) ein, die beim Verfassen zusammenarbeiteten
- Extrahierte nützliche Informationen aus dem Wissensgraphen
- Technologien: LangChain, LangGraph, Smolagents, LlamaIndex, dspy
- Infrastruktur: Terraform und GitHub Actions (CI/CD) auf AWS
- Stellte die erste Anwendung als Streamlit-App bereit
Omar Ashour
Letzte Position:
Senior Fullstack AI Engineer (Team Lead – B2C Platform) bei mama health
- Arbeite direkt mit C-Level-Führungskräften (CEO, CAIO, CTO) an Architektur, OKR-Strategie und der teamübergreifenden Priorisierung der Roadmap und übersetze strategische Ziele in strukturierte Engineering-Anforderungen.
- Habe technische Schulden im gesamten Unternehmen gemeinsam mit dem C-Level sichtbar gemacht und eine priorisierte Remediation-Strategie mit definiert, mit dem Ziel, Schuldenabbau und Feature-Delivery sinnvoll auszubalancieren.
- Habe Code Reviews und technische Standards im Team geleitet und eine Mentor-First-Kultur mit zweiseitigem Feedback gefördert — durch Pairing an komplexen Pipeline-Themen und Unterstützung jüngerer Engineers bei asynchronen Architekturmustern.
- Habe die Kern-Processing-Pipeline des AI Companions von synchron auf asynchron mit einer Queue-basierten Worker-Architektur umgebaut, horizontale Skalierung ermöglicht und die Upload-Verarbeitungszeit um ~4x verkürzt (von ~22s auf 5–10s) bei gleichzeitig besserer Antwortgenauigkeit.
- Habe einen AI-gestützten Workflow für Document Intelligence entworfen mit automatischer Multi-Document-Klassifizierung, Zusammenfassungen pro Dokument und Relevanz-Guardrails für die Patientenreise.
- Habe ein einheitliches Patient-Memory-System aufgebaut (kurz- und langfristiger Kontext), das das Dokumentenarchiv und den Chatbot zu einer einzigen bidirektionalen, kontextbewussten Plattform verbindet.
Andreas Anding
Letzte Position:
KI-Berater & Digital-Architekt bei TeamIntel
- Governed Multi-Agent-Orchestrierung für regulierte, in der EU ansässige Unternehmen – selbst hostbar, EU-AI-Act- und DSGVO-konform („by design“), BYOM (eigene Modelle/GPU).
- Zwei-Gate-Governance: Agenten-Deliberation + verpflichtende menschliche Freigabe, vollständiger signierter Audit-Trail; Graduated-Autonomy-Modell („intern → autonom pro Skill“).
- Verifizierter Wissensgraph („Company Brain“) mit Quellenbeleg pro Antwort; eigenes Orchestrierungs-Framework (Virtual Team Framework).
- Branchenlösungen für Financial Services: Compliance-Monitoring, Rechnungs- und Vertragsprüfung; praktische Entwicklung mit LLMs (u.a. Anthropic/Claude), agentischen Workflows, RAG.
- Aufbau der governance-orientierten Multi-Agenten-Plattform TeamIntel (siehe KI-Referenzprojekte).
Nima Nooshi
Letzte Position:
Mitbegründer & LLM-Ingenieur bei LLM Ventures
- Mitgegründet ein KI-Startup mit Fokus auf die Entwicklung produktionsreifer LLM-Anwendungen und Agentensysteme
- Entworfen und implementiert Multi-Agent-KI-Workflows für Finanz- und Handelsanwendungen
- Entwickelt LLM-basierte Copilot-Architekturen für Portfolioanalyse, Handelsverwaltung und personalisiertes Nutzercoaching
- Entwickelt On-Device- und Edge-Inferenzanwendungen, optimierte Modelle für geringe Latenz, Datenschutz und ressourcenbeschränkte Umgebungen
- Geleitet Architekturentscheidungen zur Modellauswahl, Orchestrierung, Zustandsverwaltung und Bereitstellung
Stephan Baier
Letzte Position:
Freiberuflicher Data Scientist bei Baier Data & AI Consulting
Antonio Enea Marraffa
Letzte Position:
Senior PO/PM/Agile Master für KI/NLP/ML-Produkte bei Freelancer
- PO/PM für digitale Produkte wie Suche, Empfehlungen und KI-(IR/ML)-Projekte, Wissens- und Dokumentenverwaltungssysteme, Suche mit LLMs, RAG und Knowledge Graph
- Agile-Evangelist, der Menschen, Teams und Organisationen dabei unterstützt, agil zu arbeiten
Thomas Rost
Letzte Position:
Senior Manager für KI und Data Science bei SK Advisory
- Beratung in KI und Machine Learning
- Strategie
- Projektmanagement
- Validierung
- Machbarkeitsnachweise
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Knowledge Graph einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
18 Jahre
Positionsdauer
2 Jahre
Positionen pro Freelancer
14
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Business Intelligence
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Bachelor-Abschluss oder höher
83%
Master-Abschluss oder höher
83%
Doktortitel
67%
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Arabisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in München, die Knowledge Graph einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es ist
Ein Knowledge Graph verbindet Menschen, Produkte, Orte, Dokumente und Ereignisse zu einem gemeinsamen Modell von Bedeutung. Er hilft Teams dabei, Geschäftsdaten über Systeme hinweg konsistent und durchsuchbar zu halten. In München nutzen Unternehmen ihn für Produktwissen, Forschung, Medien, Mobilität und Enterprise Search.
Typische Aufgaben
- Entitäten, Beziehungen und Identifikatoren modellieren
- Daten aus APIs, Katalogen und Contentsystemen verknüpfen
- Semantische Suche und Empfehlungslogik aufbauen
- Entity-Resolution- und Master-Data-Use-Cases unterstützen
- Graphdaten für Analysen und Knowledge Assistants bereitstellen
Kern-Stack
Starke Spezialisten kennen RDF, SPARQL, OWL und Property-Graph-Modelle gut. Sie arbeiten oft mit Neo4j, GraphDB, Stardog, Apache Jena und Tools für das Schema-Design. Sie verstehen auch Datenqualität, Ontologiearbeit und wie man Graphstrukturen für Teams lesbar hält, die sie pflegen müssen.
Wann Unterstützung sinnvoll ist
Unternehmen holen sich freiberufliche Expertise, wenn Daten verstreut sind, Beziehungen schwer abzufragen sind oder eine neue Graph-Initiative ein klares Modell braucht. Das ist typisch in regulierten Branchen, im Publishing, im E-Commerce und in Industriesoftware. Ein guter Experte kann vage Anforderungen in einen Graphen verwandeln, den Teams wirklich nutzen können.
Was starke Spezialisten tun
Starke Profis machen mehr, als nur Triples zu laden oder Knoten anzulegen. Sie definieren die richtigen Entitäten, wählen das passende Modell und testen, wie sich Abfragen im echten Einsatz verhalten. Außerdem bringen sie Fachleute, Search-Teams und Daten-Teams auf einen Nenner, damit der Graph zur fachlichen Bedeutung passt und nicht nur zu den Quelltabellen.
Zusammenarbeit in München
In München liegt Knowledge-Graph-Arbeit oft nah an Enterprise-IT, Forschungsgruppen und Produktteams. Manche Projekte brauchen Workshops vor Ort für Ontologie- und Datenmodellierung; andere laufen gut remote, wenn Quellsysteme und Stakeholder gut organisiert sind. Klare englische Kommunikation ist üblich, und Deutsch kann in fachlich intensiven Workshops helfen.
Häufig gestellte Fragen
Die Fakten, nach denen Hiring-Teams bei Knowledge Graph am häufigsten fragen.
Ein Knowledge Graph wird genutzt, um Geschäftsfakten aus verschiedenen Systemen zu verbinden und sie als ein Modell abfragbar zu machen. Er passt gut für Suche, Empfehlungen, Entity Resolution, Data Discovery und semantische APIs. Teams nutzen ihn auch, um Inhalten, Produkten, Personen und Dokumenten Struktur zu geben.
Ein Knowledge Graph legt den Fokus auf Beziehungen und Bedeutung, während eine relationale Datenbank auf Tabellen und Joins setzt. Graphmodelle machen es einfacher, verknüpfte Daten über viele Sprünge hinweg zu verfolgen und das Modell anzupassen, wenn sich die Domäne weiterentwickelt. Relationale Systeme bleiben für Transaktionen und strukturierte Datensätze trotzdem wichtig, daher arbeiten beide oft zusammen.
Ein Knowledge Graph kann je nach Anwendungsfall entweder mit RDF oder mit einem Property-Graph-Modell aufgebaut werden. RDF und SPARQL werden oft für semantische Interoperabilität, Standards und ontologielastige Arbeit gewählt. Property Graphs werden häufig für operative Traversals, Produktfunktionen und eine einfachere Einführung im Team bevorzugt.
Ein starker Knowledge-Graph-Spezialist bringt meist Datenmodellierung, Ontologie-Design, ETL oder ELT und solide SQL- oder API-Kenntnisse mit. Auch Search, Python und Datenqualitätsarbeit sind hilfreich. Für Enterprise-Projekte ist Erfahrung mit Zugriffssteuerung und der Integration von Quellsystemen sehr wertvoll.
Ein Knowledge Graph-Projekt kann mit einem fokussierten Spezialisten starten, wenn der Umfang klar und die Datenquellen gut verstanden sind. Größere Initiativen brauchen jemanden, der das Domänenmodell formt, die Abstimmung mit Stakeholdern steuert und zu komplexe Schemata vermeidet. Entscheidend sind nicht nur Titel oder Seniorität, sondern nachweisbare Umsetzungserfahrung mit ähnlicher Graph-Arbeit.
Ja, Knowledge-Graph-Arbeit eignet sich oft gut für die Zusammenarbeit aus der Ferne, weil Modellierung, Abfragedesign und Integration online geprüft werden können. In München kann Vor-Ort-Zeit trotzdem bei Discovery, Ontologie-Workshops oder Stakeholder-Sessions mit Fachteams helfen. Viele Projekte nutzen ein hybrides Setup.
Achten Sie auf einen Knowledge-Graph-Experten, der das Domänenmodell in einfachen Worten erklären und zeigen kann, wie es echte Abfragen unterstützt. Gute Zeichen sind klare Entitätsauswahl, konsistente Benennung, praktikable Ontologie-Regeln und Beispiele dafür, wie mit unübersichtlichen Quelldaten umgegangen wurde. Fragen Sie nach früheren Graphen, Abfragemustern und den Kompromissen, die dabei gemacht wurden.
Ein Knowledge-Graph-Profi sollte mit RDF, SPARQL, OWL und Graphdatenbanken wie Neo4j, GraphDB oder Stardog vertraut sein, wenn sie relevant sind. Er oder sie sollte auch Linked Data, Schema-Design und das Mapping von Quelldaten auf stabile Entitäten verstehen. Wenn das Projekt semantisch ausgerichtet ist, ist Ontologiearbeit besonders wichtig.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Knowledge Graph in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 108 €, was einem Tagessatz von etwa 860 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Knowledge Graph in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 83% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 83% mindestens einen Master-Abschluss und 67% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Knowledge Graph in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 18 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Knowledge Graph in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (88%) und Arabisch (13%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Knowledge Graph in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Professionelle Dienstleistungen (88%) und Bank- und Finanzwesen (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Knowledge Graph in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Business Intelligence (75%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Knowledge Graph eingesetzt haben
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Länder:
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
