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Knowledge Base / Knowledge Graph Engineer - Madrid, Híbrido
Talent Connect —Madrid, Madrid provincia
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Tech Lead Java - France Energy Sector
Capgemini —Murcia, Murcia provincia
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Data Engineer (Databricks, Python, Spark)
Zurich Insurance —Barcelona, Barcelona provincia
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Team Lead, SOC
NCC Group —Madrid, Madrid provincia
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13d
.NET Developer (API & OData Focus)
Trinetix —Valencia, Valencia provincia
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SDG Group —Barcelona, Barcelona provincia
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Data Engineer
Guesty —Barcelona, Barcelona provincia
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Merlin Digital Partner —Barcelona, Barcelona provincia
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Senior Machine Learning Engineer
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7d
Backend Engineering Team Lead
Betsson Group —Málaga, Málaga provincia
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12d
Sr. Systems Engineer, Managed Operations
Amazon Spain Services, S.L.U. —Madrid, Madrid provincia
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Systems Engineer, ESC Managed Operations
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Expert Manager, Software Engineering (Full Stack)
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Full Stack Developer React/Python
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Software Developer
ESML SD Iberia Holding S A U —Los Montoyos, Alicante provincia
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11d
Senior Cloud Architect
Babel —Madrid, Madrid provincia
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6d
Technical Lead – Web Applications Developer
TKH Security —Málaga, Málaga provincia
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Modernization Architect
Kyndryl —Madrid, Madrid provincia
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11d
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Procesamiento de información
GraphQL
Graph databases
Python

Descripción completa del empleo

Knowledge Base / Knowledge Graph Engineer

Madrid, España – 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.

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