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.