Knowledge Base / Knowledge Graph Engineer

📍 España – Proyecto en importante banco internacional.
🕘 Jornada completa

Sobre el proyecto

Buscamos perfiles técnicos para incorporarse a un proyecto global de un importante banco internacional enfocado en la construcción de una Knowledge Base corporativa, con evolución hacia Knowledge Graph, capacidades avanzadas de search semántico y potencial integración con RAG y GenAI.

El objetivo del proyecto es construir una plataforma que permita organizar, estructurar, indexar y explotar conocimiento corporativo, facilitando su acceso mediante APIs, motores de búsqueda y sistemas inteligentes.

Buscamos perfiles con experiencia en arquitectura de conocimiento, procesamiento de información, búsqueda semántica o integración de datos, que puedan colaborar en la definición y evolución de esta plataforma.

No es necesario cumplir con todos los requisitos; candidatos con experiencia parcial en alguno de los dominios también pueden encajar.

Responsabilidades principales

• Diseñar y construir Knowledge Bases corporativas, incluyendo modelado de contenido, gobierno básico, control de calidad y versionado.

• Definir y gestionar Information Architecture, incluyendo:

  • taxonomías

  • metadatos

  • categorización

  • reglas de publicación

• Participar en la construcción de Knowledge Graphs, incluyendo:

  • modelado de entidades y relaciones

  • ontologías y vocabularios controlados

  • mapping entre fuentes de información

• Definir arquitectura de la solución:

  • ingesta de datos

  • almacenamiento

  • indexación

  • búsqueda

  • consumo vía APIs

• Implementar buenas prácticas de data ingestion e integración, incluyendo:

  • parsing

  • normalización

  • deduplicación

• Colaborar en la evolución hacia búsqueda semántica, RAG y sistemas basados en LLMs.

Requisitos

Experiencia en al menos algunos de los siguientes dominios:

Arquitectura de conocimiento

• Diseño de Knowledge Base enterprise

• Modelado de contenido

• Gobierno de información

• Arquitectura de información

Arquitectura de datos / integración

• Ingesta y procesamiento de datos

• Integración de múltiples repositorios de conocimiento

• Diseño de pipelines de datos

Tecnologías

• Python (pipelines, ETL, procesamiento de texto, APIs)

• Cloud (idealmente AWS)

• Integración con repositorios como:

  • Confluence

  • SharePoint

  • ServiceNow

  • Zendesk

• APIs REST

Búsqueda

• Conceptos de indexación y relevancia

• Experiencia con Elastic / OpenSearch (deseable)

Nice to Have

Knowledge Graph

• Implementación end-to-end de Knowledge Graph

• Ontologías (RDF, OWL)

• Modelado semántico

• Razonamiento básico

Search y GenAI

• Semantic search

• RAG architectures

• chunking

• embeddings

• retrieval híbrido

• evaluación de relevancia y grounding

Tecnologías adicionales

• Graph databases:

  • Neo4j

  • Amazon Neptune

  • Stardog

• Vector databases:

  • Pinecone

  • Weaviate

  • FAISS

  • ChromaDB

• Frameworks LLM:

  • LangChain

  • LlamaIndex

• Querying semántico:

  • SPARQL

  • GraphQL

También valoramos

• Experiencia en entornos regulados (PII, control de acceso, auditoría).

• Experiencia en Content Operations / Knowledge-Centered Service (KCS).

• Experiencia en optimización de motores de búsqueda:

  • tuning de relevancia

  • synonyms

  • boosting

  • análisis de query logs

Qué buscamos

• Perfil analítico y estructurado.

• Capacidad de trabajar con equipos de arquitectura, data, AI y producto.

• Interés en plataformas de conocimiento y sistemas inteligentes.

• Experiencia trabajando en entornos técnicos complejos y escalables.