Knowledge Engineer: AI Graphs & Semantic Systems

Grupo NS; Madrid; On-site; EUR 60,000 - 90,000; Full time

Job summary

En Grupo NS buscamos un Knowledge Engineer experto para diseñar y construir las capas de conocimiento que sostienen sistemas de IA conversacional y plataformas semánticas empresariales.

El rol combina rigor en modelado de conocimiento con visión de arquitectura de datos y capacidad de entrega end-to-end, desde el análisis del dominio de negocio hasta la implementación en producción, con foco en calidad, escalabilidad y gobernanza.

Qualifications

• Experiencia de 6–8 años en Data Engineering / Data Architecture / IA.
• Mínimo 2–3 años en Knowledge Graphs u ontologías aplicadas.
• Dominio OWL, RDF, RDFS, SPARQL o SHACL.
• Experiencia con grafos: Neo4j, Neptune o Cosmos DB.
• Conocimiento de arquitecturas RAG e integración con LLMs.
• Experiencia con LangGraph, LangChain o similares.
• Capacidad de extracción y transformación de conocimiento desde fuentes no estructuradas.

Responsibilities

• Diseñar ontologías, taxonomías y Knowledge Graphs que representen dominios de negocio complejos.
• Implementar y mantener grafos de conocimiento sobre Neo4j/Neptune/Cosmos DB.
• Desarrollar pipelines de extracción y estructuración de conocimiento desde fuentes heterogéneas.
• Integrar capas semánticas con arquitecturas RAG y sistemas basados en LLMs.
• Colaborar con Data Architecture, Data Engineering y AI Engineering para coherencia de modelo de datos.
• Definir el Golden Set de validación y KPIs de calidad del conocimiento.
• Contribuir a la estandarización de metodologías y assets reutilizables.

Skills

Semantic ontologies

OWL/RDF/SHACL

Graph DBs (Neo4j/Neptune/CosmosDB)

RAG con LLMS

Orquestación de agentes (LangGraph/Lan

NLP para extracción de conocimiento

Nube AWS/Azure

Tools

Neo4j (Cypher)

Gremlin/SPARQL

Azure Cosmos DB

AWS Bedrock

Job description

En Grupo NS buscamos un Knowledge Engineer experto para diseñar y construir las capas de conocimiento que sostienen sistemas de IA conversacional y plataformas semánticas empresariales.

El rol combina rigor en modelado de conocimiento con visión de arquitectura de datos y capacidad de entrega end-to-end, desde el análisis del dominio de negocio hasta la implementación en producción, con foco en calidad, escalabilidad y gobernanza.