Knowledge Base / Knowledge Graph Engineer - Híbrido, CABA (Argentina).

Knowledge Base / Knowledge Graph Engineer 📍 CABA, Argentina– 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 . ¡Aplicá acá mismo!