Knowledge Graph / Semantic Data Engineer

Knowledge Graph / Semantic Data Engineer

Desde Tecdata Engineering buscamos incorporar un/a Knowledge Graph / Semantic Data Engineer para participar en proyectos de consultoría e implantación de soluciones de grafos, ontologías y semántica en entornos enterprise.

La persona seleccionada se integrará en equipos de delivery, trabajando bajo la supervisión de un/a Senior Data Architect, con posibilidad de evolucionar hacia posiciones de mayor responsabilidad en arquitectura de datos y conocimiento.

📍 Condiciones

• Modalidad: Remoto, con presencia puntual en cliente según proyecto

• Jornada: Completa, 40 h/semana

• Horario: Flexible según cliente

• SBA: 50k

• Viajes: Puntuales a cliente

• Guardias: No previstas

• Experiencia: 2–4 años

• Inglés: Buen nivel oral y escrito

🚀 Funciones

• Diseñar, implementar y entregar soluciones basadas en Knowledge Graphs, ontologías y tecnologías semánticas.

• Participar en el modelado y estructuración de datos para proyectos enterprise.

• Desarrollar soluciones de integración semántica.

• Trabajar en la definición, evolución y gobierno de ontologías.

• Implementar pipelines ETL/ELT y procesos de integración de datos.

• Participar en proyectos de Knowledge Graph, Semantic Layer, MDM y Graph-RAG.

• Colaborar con equipos técnicos y arquitectos de datos en el diseño de soluciones.

• Elaborar documentación técnica clara y mantener modelos y definiciones semánticas.

• Participar, cuando sea necesario, en la preparación de propuestas y soluciones para clientes.

🛠️ Requisitos técnicos

Graph Databases:

• Experiencia práctica con al menos una plataforma:

• Neo4j

• Amazon Neptune

• Azure Cosmos DB

• O tecnologías similares.

Lenguajes y consultas:

• Cypher

• SPARQL

• Gremlin

No es necesario dominar todas las tecnologías, pero sí contar con experiencia práctica en alguna de ellas.

Ontologías y Semantic Web:

• Conocimientos de:

• RDF

• RDFS

• OWL

• SHACL, al menos a nivel básico/intermedio.

• Capacidad para leer, comprender y desarrollar definiciones ontológicas.

Data Engineering:

• Experiencia con procesos ETL/ELT.

• Modelado de datos.

• Integración y procesamiento de datos.

• Cloud Storage.

Cloud:

• Experiencia operativa con al menos uno de estos entornos:

• AWS

• Microsoft Azure

Se valorará experiencia con AWS S3 o Azure ADLS.

⭐ Se valorará especialmente

• Formación en Computer Science, Information Science, Lingüística, Ingeniería o titulaciones afines.

• Experiencia en Knowledge Representation o Semantic Web.

• Conocimientos de GenAI / LLM y comprensión de cómo los Knowledge Graphs pueden utilizarse en arquitecturas RAG y búsqueda semántica.

• Experiencia con plataformas de Data Governance, Data Catalog o Metadata Management.

• Certificaciones o formación específica en Neo4j o tecnologías cloud.

• Experiencia en sectores con modelos de dominio complejos como banca/finanzas, energía, salud o retail.

• Experiencia con Stardog.

🧠 Perfil que buscamos

Buscamos un perfil junior-medio, con 2–4 años de experiencia, orientado a la ejecución técnica y con interés real en especializarse en Knowledge Graphs, ontologías y Semantic Data.

No buscamos necesariamente un experto/a en todas las tecnologías, sino una persona con una base sólida en Data Engineering, exposición práctica a grafos o semántica y capacidad para aprender de forma autónoma.

Será importante contar con:

• Iniciativa y autonomía.

• Capacidad de aprendizaje continuo.

• Capacidad para documentar soluciones de forma clara.

• Buen nivel de comunicación con equipos técnicos y clientes.

• Interés por evolucionar hacia posiciones de Senior Data Architect / Semantic Architect.

🎯 Proyecto

Participación en proyectos enterprise relacionados con:

• Knowledge Graphs

• Integración semántica

• Ontologías

• MDM con backbone ontológico

• Semantic Layers para BI/AI

• Graph-RAG

• Data Governance y Metadata Management

Una oportunidad especialmente interesante para perfiles de Data Engineering que quieran especializarse en Knowledge Graphs, Semantic Web y arquitecturas de datos orientadas a IA.