Knowledge Base / Knowledge Graph Engineer - Híbrido, CABA (Argentina)
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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 principalesDiseñar y construir Knowledge Bases corporativas, incluyendo modelado de contenido, gobierno básico, control de calidad y versionado.Definir y gestionar Information Architecture, incluyendo:taxonomíasmetadatoscategorizaciónreglas de publicaciónParticipar en la construcción de Knowledge Graphs, incluyendo:modelado de entidades y relacionesontologías y vocabularios controladosmapping entre fuentes de informaciónDefinir arquitectura de la solución:ingesta de datosalmacenamientoindexaciónbúsquedaconsumo vía APIsImplementar buenas prácticas de data ingestion e integración, incluyendo:parsingnormalizacióndeduplicaciónColaborar en la evolución hacia búsqueda semántica, RAG y sistemas basados en LLMs.RequisitosExperiencia en al menos algunos de los siguientes dominios:Arquitectura de conocimientoDiseño de Knowledge Base enterpriseModelado de contenidoGobierno de informaciónArquitectura de informaciónArquitectura de datos / integraciónIngesta y procesamiento de datosIntegración de múltiples repositorios de conocimientoDiseño de pipelines de datosTecnologíasPython (pipelines, ETL, procesamiento de texto, APIs)Cloud (idealmente AWS)Integración con repositorios como:ConfluenceSharePointServiceNowZendeskAPIs RESTBúsquedaConceptos de indexación y relevanciaExperiencia con Elastic / OpenSearch (deseable)Nice to HaveKnowledge GraphImplementación end-to-end de Knowledge GraphOntologías (RDF, OWL)Modelado semánticoRazonamiento básicoSearch y GenAISemantic searchRAG architectureschunkingembeddingsretrieval híbridoevaluación de relevancia y groundingTecnologías adicionalesGraph databases:Neo4jAmazon NeptuneStardogVector databases:PineconeWeaviateFAISSChromaDBFrameworks LLM:LangChainLlamaIndexQuerying semántico:SPARQLGraphQLTambién valoramosExperiencia 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 relevanciasynonymsboostinganálisis de query logsQué buscamosPerfil 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!