Senior Data Engineer – Ai & Semantic Layer
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Summary
The Senior Data Engineer will design and build semantic data layers and knowledge graphs to support enterprise-scale AI systems. The role involves managing AWS-based data pipelines, implementing RAG and semantic search strategies, and ensuring data quality and observability.
Descripción del trabajo
About act digital Buscamos un/a Data Engineer para diseñar y construir capas de datos semánticas y soluciones de bases de conocimiento (Knowledge Graphs) que impulsan sistemas de Inteligencia Artificial a escala empresarial.
Responsabilidades
- Arquitectura de Conocimiento: Diseñar esquemas de grafos, estrategias de resolución de entidades, estructuras ontológicas y sistemas de indexación semántica para soporte de IA agente.
- Integración de Datos: Ingestar y transformar datos estructurados y no estructurados (S3, SharePoint, FileNet, etc.) garantizando coherencia semántica.
- Modelado Semántico: Crear taxonomías y ontologías utilizando estándares como RDF, OWL y SKOS.
- Ecosistema Cloud (AWS): Operar y orquestar servicios como S3, Glue, Aurora PostgreSQL, Neptune y AWS Bedrock.
- Estrategias de Búsqueda e IA: Construir pipelines de RAG, búsqueda semántica, enriquecimiento de metadatos e interfaces Text-to-SQL.
- Consultas en Grafos: Diseñar estrategias de recuperación combinando pattern matching, búsqueda vectorial, texto completo y traversals relacionales.
- Calidad y Observabilidad: Garantizar el control de calidad, monitorización y preparación para producción de la infraestructura de datos de IA.
Requisitos clave
- Experiencia: 4 a 5 años en Data Engineering, Software Engineering o AI Engineering con soluciones desplegadas en producción.
- Lenguajes: Dominio avanzado de Python (P3 - Advanced) y SQL como herramientas del día a día.
- Bases de Datos de Grafos: Experiencia práctica en modelado y desarrollo de consultas con Gremlin, SPARQL y/o Cypher.
- Cloud & AWS: Manejo sólido de AWS (S3, Glue, Aurora PostgreSQL; valorable Neptune y Bedrock).
- Ingeniería de Datos: Experiencia en diseño de pipelines ETL/ELT (batch e incremental), Docker, CI/CD (Git) y arquitecturas híbridas de recuperación (SQL + Grafo + Búsqueda Vectorial).
- Gobierno y Calidad: Conocimiento en linaje de datos, catalogación, gestión de metadatos y marcos de calidad de datos.
- Formación: Grado o Máster en Informática, Matemáticas, Física, Ingeniería o área afín.
- Idiomas: Español (C1 - Experto) e Inglés (B2 - Avanzado).
Detalles de la oferta
- Ubicación: Barcelona.
- Modalidad: Híbrido (40% Teletrabajo / Remoto).
- Horario: oficina.
What they ask for
Required
- 4 to 5 years of experience in Data Engineering, Software Engineering, or AI Engineering
- Advanced proficiency in Python and SQL
- Practical experience in graph database modeling and query development with Gremlin, SPARQL, or Cypher
- Solid experience with AWS services including S3, Glue, and Aurora PostgreSQL
- Experience in ETL/ELT pipeline design, Docker, and CI/CD
- Knowledge of data lineage, cataloging, metadata management, and data quality frameworks
- Degree or Master's in Computer Science, Mathematics, Physics, Engineering, or related field
- Spanish (C1) and English (B2) proficiency