Knowledge Base / Knowledge Graph Engineer - Híbrido, CABA (Argentina). (Buenos Aires)
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Jornada completaSobre el proyectoBuscamos 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.RequisitosExperiencia en al menos algunos de los siguientes dominios:Arquitectura de conocimiento- Diseño de Knowledge Base enterprise- Modelado de contenido- Gobierno de información- Arquitectura de informaciónArquitectura de datos / integración- Ingesta y procesamiento de datos- Integración de múltiples repositorios de conocimiento- Diseño de pipelines de datosTecnologías- Python (pipelines, ETL, procesamiento de texto, APIs)- Cloud (idealmente AWS)- Integración con repositorios como:- Confluence- SharePoint- ServiceNow- Zendesk- APIs RESTBúsqueda- Conceptos de indexación y relevancia- Experiencia con Elastic / OpenSearch (deseable)Nice to HaveKnowledge Graph- Implementación end-to-end de Knowledge Graph- Ontologías (RDF, OWL)- Modelado semántico- Razonamiento básicoSearch y GenAI- Semantic search- RAG architectures- chunking- embeddings- retrieval híbrido- evaluación de relevancia y groundingTecnologías adicionales- Graph databases:- Neo4j- Amazon Neptune- Stardog- Vector databases:- Pinecone- Weaviate- FAISS- ChromaDB- Frameworks LLM:- LangChain- LlamaIndex- Querying semántico:- SPARQL- GraphQLTambién 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 logsQué 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.¡Aplicá acá mismo!
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