AI / Data Platform Engineer (Knowledge Bases, Graph & GenAI)

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Ubicación:
Madrid (preferible) o Málaga 🏢 Modalidad: Híbrida (1-2 días oficina por semana) 💰 Banda Salarial
• Analista (2-3 años experiencia): hasta 35.000 € SBA
• Consultor (3-5 años experiencia): hasta 45.000 € SBA 🎯 Objetivo del puesto Buscamos 3 perfiles técnicos AI / Data Platform Engineer para participar en una iniciativa estratégica centrada en la construcción de plataformas de conocimiento empresarial basadas en:
• Knowledge Bases
• Knowledge Graphs
• Semantic Layers
• GenAI
• RAG
• Búsqueda semántica
• Explotación inteligente de datos corporativos El proyecto está orientado a crear capacidades avanzadas de acceso y explotación de información estructurada y no estructurada dentro de un entorno bancario altamente regulado. 🚀 Responsabilidades principales Knowledge Bases & Semantic Layer
• Diseño y desarrollo de pipelines de creación y mantenimiento de bases de conocimiento.
• Construcción de capas semánticas para explotación de información empresarial.
• Diseño e implementación de grafos de conocimiento (Knowledge Graphs).
• Desarrollo de pipelines para bases vectoriales y recuperación semántica. AI & GenAI
• Implementación de soluciones RAG (Retrieval Augmented Generation).
• Integración de modelos LLM en entornos productivos.
• Desarrollo de capacidades de búsqueda semántica y recuperación inteligente de información.
• Implementación de funcionalidades Text-to-SQL.
• Construcción de asistentes inteligentes basados en IA. APIs y Servicios
• Desarrollo de APIs REST con FastAPI.
• Construcción de servicios de acceso a conocimiento corporativo.
• Optimización de rendimiento y escalabilidad de servicios. Integración de Datos Integración de fuentes empresariales como:
• Data Lakes
• Amazon S3
• SharePoint
• FileNet
• Repositorios documentales corporativos
• Bases de datos relacionales y no relacionales Industrialización y Producción
• Observabilidad y monitorización.
• Controles de calidad.
• Human-in-the-loop workflows.
• Seguridad y escalabilidad.
• Automatización de despliegues. 🛠️ Requisitos imprescindibles Desarrollo
• Python avanzado.
• SQL avanzado.
• Experiencia en desarrollo software, Data Engineering o AI Engineering. APIs
• FastAPI.
• Desarrollo de APIs REST.
• Programación asíncrona.
• Optimización de rendimiento. Bases de Datos
• PostgreSQL.
• Amazon Aurora PostgreSQL.
• Diseño de esquemas y optimización de consultas. Grafos y Semántica Experiencia real con:
• Graph Databases.
• Cypher.
• Gremlin.
• SPARQL.
• Modelado de grafos. Cloud Experiencia en:
• AWS (muy valorado).
• Azure. IA Generativa Experiencia con:
• AWS Bedrock.
• LLMs.
• Prompt Engineering.
• Sistemas RAG. DevOps
• Docker.
• Git.
• CI/CD. ⭐ Muy valorable Graph Engineering
• Amazon Neptune.
• Diseño avanzado de grafos.
• Arquitecturas GraphRAG. Frameworks IA
• LangChain.
• LangGraph.
• LlamaIndex. Data Engineering
• Databricks.
• Spark.
• Kafka.
• Streaming. Cloud & Platform
• Kubernetes.
• Terraform.
• Arquitecturas Cloud Native. AI Avanzada
• Sistemas multiagente.
• Semantic Modeling.
• Ontologías.
• Data Virtualization.
• Federated Query Systems. Document Intelligence
• OCR.
• Procesamiento documental.
• Extracción de información.
• Procesamiento multimodal. 👤 Perfil ideal Buscamos perfiles con entre 2 y 5 años de experiencia real en alguno de estos ámbitos: AI Engineer
• LLMs
• RAG
• GenAI
• LangChain
• Bedrock Data Engineer
• Python
• SQL
• Databricks
• Spark
• Kafka Graph Engineer
• Neo4j
• Neptune
• Cypher
• SPARQL
• Gremlin Platform Engineer
• AWS
• Kubernetes
• Docker
• Terraform
• DevOps