Ingeniero/a de IA Sénior - Grafos de Conocimiento

• Mínimo de 3 años de experiencia práctica en el diseño e implementación de Knowledge Graphs a gran escala en un entorno de producción.
• Experiencia profunda en ingeniería de ontologías, modelado semántico y experiencia con estándares como RDF, RDFS, OWL y SPARQL.
• Competencia con al menos una de las principales bases de datos de grafos (p. ej., Neo4j, TigerGraph, AWS Neptune).
• Experiencia práctica integrando LLMs con Knowledge Graphs (p. ej., RAG, agentes de IA basados en KG).
• Sólidas habilidades de programación en lenguajes esenciales para la ingeniería de datos, principalmente Python.
• Experiencia aplicando técnicas de NLP para el procesamiento y la estructuración de textos (NER, extracción de relaciones).
• Excelentes capacidades de resolución de problemas y habilidad para trabajar de forma colaborativa en un entorno ágil y de ritmo rápido.
• Excelentes habilidades de comunicación y capacidad para articular conceptos complejos de IA ante diversas audiencias.

• Máster o Doctorado en Informática, Inteligencia Artificial o un campo técnico relacionado.
• Contribuciones a la investigación (publicaciones en conferencias de primer nivel) o proyectos de código abierto.
• Experiencia con Google Cloud Platform y Vertex AI
• Conocimiento de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para la extracción de información y entidades para poblar el grafo de conocimiento.
• Familiaridad con Graph Machine Learning (p. ej., GNNs - Graph Neural Networks).

Buscamos un Senior Research/AI Engineer con experiencia específica en Knowledge Graphs (KGs) y su sinergia con Large Language Models (LLMs). Este puesto es fundamental para construir una base de conocimiento estructurada que mejore nuestras soluciones de IA, aportando contexto, razonamiento y explicabilidad a nuestros sistemas de IA Generativa.

• Diseño e Ingeniería de Ontologías: Diseñar y evolucionar la ontología formal y los modelos semánticos (p. ej., RDF, OWL) para nuestro grafo de conocimiento, capturando con precisión conocimientos y relaciones complejas del dominio.
• Desarrollo e Implementación de Grafos: Diseñar, construir y optimizar la arquitectura del grafo de conocimiento utilizando tecnologías de bases de datos de grafos (p. ej., Neo4j, JanusGraph, Amazon Neptune).
• Integración de Datos y ETL: Desarrollar pipelines de datos y procesos ETL escalables y robustos para ingerir, transformar y mapear diversas fuentes de datos en la estructura del grafo, garantizando al mismo tiempo la calidad e integridad de los datos.
• Consultas y Analítica: Escribir consultas de grafos complejas y de alto rendimiento (p. ej., Cypher, SPARQL) y desarrollar analítica y algoritmos de grafos avanzados (p. ej., camino más corto, detección de comunidades) para extraer información.
• Colaboración: Trabajar estrechamente con Data Scientists, ML Engineers, Product Managers y expertos en el dominio para traducir los requisitos de negocio en soluciones técnicas de grafos de conocimiento que impulsen la búsqueda, las recomendaciones y las aplicaciones de IA/ML.
• Optimización del Rendimiento: Monitorizar, analizar y optimizar el rendimiento de la base de datos de grafos y los pipelines asociados para asegurar la escalabilidad y la velocidad de consulta en tiempo real.