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Empleado

Publicada 6 de Octubre

Desde Grupo NS, buscamos un Knowledge Engineer experto.

El perfil trabajará en proyectos diseñando y construyendo las capas de conocimiento estructurado que sostienen sistemas de IA conversacional, agentes autónomos y plataformas semánticas empresariales.

El rol combina rigor en modelado del conocimiento con visión de arquitectura de datos y capacidad de integración con sistemas de IA generativa. No es un perfil puramente teórico: se espera capacidad de entrega end-to-end, desde el análisis del dominio de negocio hasta la implementación y validación en producción.

• Diseñar ontologías, taxonomías y Knowledge Graphs que representen dominios de negocio complejos (energía, operaciones, regulación)
• Implementar y mantener grafos de conocimiento sobre tecnologías como Amazon Neptune, Neo4j o Azure Cosmos DB
• Desarrollar pipelines de extracción y estructuración de conocimiento desde fuentes heterogéneas (documentos, sistemas ERP/SAP, APIs, bases de datos relacionales)
• Integrar capas semánticas con arquitecturas RAG y sistemas multi-agente basados en LLMs (Lang Graph, MCP, Bedrock)
• Colaborar con equipos de Data Architecture, Data Engineering y AI Engineering para garantizar coherencia entre el modelo de datos operacional y el modelo de conocimiento
• Participar en la definición del Golden Set de validación y en el diseño de KPIs de calidad del conocimiento (hallucination rate, coverage, resolution rate)
• Contribuir a la estandarización de metodologías y assets reutilizables dentro de la capability

• Dominio de estándares semánticos: OWL, RDF, RDFS, SPARQL, SHACL (al menos uno de ellos)
• Experiencia con bases de datos de grafos:
  Neo4j (Cypher), Amazon Neptune (Gremlin / SPARQL), Azure Cosmos DB (al menos uno de ellos)
• Conocimiento de arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation) y su integración con LLMs
• Experiencia con frameworks de orquestación de agentes:
  Lang Graph, Lang Chain o similares (al menos uno de ellos)
• Capacidad de extracción y transformación de conocimiento desde fuentes no estructuradas (NLP, parsing de documentos, integración con herramientas como IDMC o Micro Strategy)
• Familiaridad con plataformas cloud: preferiblemente AWS (Bedrock, Neptune, Athena, S3) o Azure (OpenAI Service, Cosmos DB)

• Experiencia mínima: 6–8 años en roles de Data Engineering, Data Architecture o IA, con al menos 2–3 años de especialización en Knowledge Graphs u ontologías aplicadas.

AWS neo4j LANGCHAIN sparql