[Hiring] Knowledge Base / Knowledge Graph Engineer @Talent Connect

Role Description

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
• Integración de datos

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

Responsibilities

• 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.

Qualifications

• 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

Technologies

• Python (pipelines, ETL, procesamiento de texto, APIs)
• Cloud (idealmente AWS)
• Integración con repositorios como:
  • Confluence
  • SharePoint
  • ServiceNow
  • Zendesk
  • APIs REST
• Búsqueda y 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

Additional Technologies

• Graph databases:
  • Neo4j
  • Amazon Neptune
  • Stardog
• Vector databases:
  • Pinecone
  • Weaviate
  • FAISS
  • ChromaDB
• Frameworks LLM:
  • LangChain
  • LlamaIndex
• Querying semántico:
  • SPARQL
  • GraphQL

What We Are Looking For

• 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.