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

Descripción del puesto

<h2>Knowledge Base / Knowledge Graph Engineer</h2><p>📍 CABA, Argentina– Proyecto en importante banco internacional.<br>🕘 Jornada completa</p><hr><h2>Sobre el proyecto</h2><p>Buscamos perfiles técnicos para incorporarse a un <strong>proyecto global de un importante banco internacional enfocado en la construcción de una Knowledge Base corporativa</strong>, con evolución hacia <strong>Knowledge Graph</strong>, capacidades avanzadas de <strong>search semántico</strong> y potencial integración con <strong>RAG y GenAI</strong>.</p><p>El objetivo del proyecto es construir una plataforma que permita <strong>organizar, estructurar, indexar y explotar conocimiento corporativo</strong>, facilitando su acceso mediante APIs, motores de búsqueda y sistemas inteligentes.</p><p>Buscamos perfiles con experiencia en <strong>arquitectura de conocimiento, procesamiento de información, búsqueda semántica o integración de datos</strong>, que puedan colaborar en la definición y evolución de esta plataforma.</p><p>No es necesario cumplir con todos los requisitos; candidatos con experiencia parcial en alguno de los dominios también pueden encajar.</p><hr><h2>Responsabilidades principales</h2><ul><li><p>Diseñar y construir <strong>Knowledge Bases corporativas</strong>, incluyendo modelado de contenido, gobierno básico, control de calidad y versionado.</p></li><li><p>Definir y gestionar <strong>Information Architecture</strong>, incluyendo:</p><ul><li><p>taxonomías</p></li><li><p>metadatos</p></li><li><p>categorización</p></li><li><p>reglas de publicación</p></li></ul></li><li><p>Participar en la construcción de <strong>Knowledge Graphs</strong>, incluyendo:</p><ul><li><p>modelado de entidades y relaciones</p></li><li><p>ontologías y vocabularios controlados</p></li><li><p>mapping entre fuentes de información</p></li></ul></li><li><p>Definir arquitectura de la solución:</p><ul><li><p>ingesta de datos</p></li><li><p>almacenamiento</p></li><li><p>indexación</p></li><li><p>búsqueda</p></li><li><p>consumo vía APIs</p></li></ul></li><li><p>Implementar buenas prácticas de <strong>data ingestion e integración</strong>, incluyendo:</p><ul><li><p>parsing</p></li><li><p>normalización</p></li><li><p>deduplicación</p></li></ul></li><li><p>Colaborar en la evolución hacia <strong>búsqueda semántica, RAG y sistemas basados en LLMs</strong>.</p></li></ul><hr><h2>Requisitos</h2><p>Experiencia en al menos algunos de los siguientes dominios:</p><p>Arquitectura de conocimiento</p><ul><li><p>Diseño de <strong>Knowledge Base enterprise</strong></p></li><li><p>Modelado de contenido</p></li><li><p>Gobierno de información</p></li><li><p>Arquitectura de información</p></li></ul><p>Arquitectura de datos / integración</p><ul><li><p>Ingesta y procesamiento de datos</p></li><li><p>Integración de múltiples repositorios de conocimiento</p></li><li><p>Diseño de pipelines de datos</p></li></ul><p>Tecnologías</p><ul><li><p><strong>Python</strong> (pipelines, ETL, procesamiento de texto, APIs)</p></li><li><p><strong>Cloud</strong> (idealmente AWS)</p></li><li><p>Integración con repositorios como:</p><ul><li><p>Confluence</p></li><li><p>SharePoint</p></li><li><p>ServiceNow</p></li><li><p>Zendesk</p></li></ul></li><li><p>APIs REST</p></li></ul><p>Búsqueda</p><ul><li><p>Conceptos de <strong>indexación y relevancia</strong></p></li><li><p>Experiencia con <strong>Elastic / OpenSearch</strong> (deseable)</p></li></ul><hr><h2>Nice to Have</h2><p>Knowledge Graph</p><ul><li><p>Implementación end-to-end de <strong>Knowledge Graph</strong></p></li><li><p>Ontologías (RDF, OWL)</p></li><li><p>Modelado semántico</p></li><li><p>Razonamiento básico</p></li></ul><p>Search y GenAI</p><ul><li><p><strong>Semantic search</strong></p></li><li><p><strong>RAG architectures</strong></p></li><li><p>chunking</p></li><li><p>embeddings</p></li><li><p>retrieval híbrido</p></li><li><p>evaluación de relevancia y grounding</p></li></ul><p>Tecnologías adicionales</p><ul><li><p>Graph databases:</p><ul><li><p>Neo4j</p></li><li><p>Amazon Neptune</p></li><li><p>Stardog</p></li></ul></li><li><p>Vector databases:</p><ul><li><p>Pinecone</p></li><li><p>Weaviate</p></li><li><p>FAISS</p></li><li><p>ChromaDB</p></li></ul></li><li><p>Frameworks LLM:</p><ul><li><p>LangChain</p></li><li><p>LlamaIndex</p></li></ul></li><li><p>Querying semántico:</p><ul><li><p>SPARQL</p></li><li><p>GraphQL</p></li></ul></li></ul><hr><h2>También valoramos</h2><ul><li><p>Experiencia en <strong>entornos regulados</strong> (PII, control de acceso, auditoría).</p></li><li><p>Experiencia en <strong>Content Operations / Knowledge-Centered Service (KCS)</strong>.</p></li><li><p>Experiencia en <strong>optimización de motores de búsqueda</strong>:</p><ul><li><p>tuning de relevancia</p></li><li><p>synonyms</p></li><li><p>boosting</p></li><li><p>análisis de query logs</p></li></ul></li></ul><hr><h2>Qué buscamos</h2><ul><li><p>Perfil analítico y estructurado.</p></li><li><p>Capacidad de trabajar con equipos de <strong>arquitectura, data, AI y producto</strong>.</p></li><li><p>Interés en <strong>plataformas de conocimiento y sistemas inteligentes</strong>.</p></li><li><p>Experiencia trabajando en <strong>entornos técnicos complejos y escalables</strong>.</p></li></ul><hr><h2>¡Aplicá acá mismo!</h2>

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