Ontólogo

INNOVASUR; Granada; On-site; EUR 45,000 - 65,000; Full time

Job summary

Innovasur busca un/a Ontólogo/a experto/a en modelado semántico, ontologías y grafos de conocimiento para proyectos de IA, gobierno del dato e interoperabilidad.

La persona aportará experiencia en diseño de modelos, mantenimiento de ontologías y uso de tecnologías como RDF/OWL, SPARQL y SHACL, colaborando con equipos multidisciplinares.

Qualifications

• Formación universitaria en áreas afines a informática o information management.
• Experiencia mínima de 4-5 años en modelado de conocimiento, ontologías o tecnologías semánticas.
• Capacidad para traducir dominios de negocio complejos a modelos formales.

Responsibilities

• Diseñar, desarrollar y mantener ontologías, vocabularios controlados, taxonomías y modelos semánticos.
• Transformar dominios funcionales en conceptos, relaciones y reglas de negocio formales.
• Diseñar y evolucionar graphs of knowledge para interoperabilidad y IA.
• Definir modelos conceptuales y semánticos que integren información de distintas fuentes.
• Trabajar con RDF, RDFS, OWL, SKOS y SPARQL; definir mappings entre datos tradicionales y semánticos.
• Documentar técnicamente los modelos desarrollados y garantizar calidad y reutilización.
• Colaborar con arquitectos, ingenieros de datos, científicos de datos y especialistas en IA.
• Participar en proyectos de gobierno del dato, interoperabilidad y espacios de datos.

Skills

Ontología

Modelado semántico

OWL 2

RDF/OWL

SPARQL

SHACL

Protégé

Graph databases

Python

Education

Formación universitaria en Informática, Ingeniería, Matemáticas, Telecomunicaciones, Lingüística Computacional, Ciencias de la Información o titulaciones relacionadas

Tools

Protégé

GraphDB

Neo4j

Stardog

Amazon Neptune

Job description

En Innovasur buscamos incorporar un/a Ontólogo/a especializado/a en modelado semántico, ontologías y grafos de conocimiento para participar en proyectos tecnológicos vinculados a inteligencia artificial, gobierno del dato, interoperabilidad y transformación digital.

La persona seleccionada será responsable de diseñar y mantener modelos semánticos que permitan estructurar, relacionar y explotar información procedente de diferentes fuentes y sistemas, facilitando su integración y reutilización tanto por aplicaciones tradicionales como por soluciones avanzadas de inteligencia artificial.

Buscamos un perfil con capacidad para comprender dominios de negocio complejos y traducirlos a modelos formales de conocimiento, trabajando de forma coordinada con equipos de datos, desarrollo, arquitectura e IA.

Principales funciones

Diseñar, desarrollar y mantener ontologías, vocabularios controlados, taxonomías y modelos semánticos.

Analizar diferentes dominios funcionales y transformar conceptos, relaciones y reglas de negocio en modelos formales de conocimiento.

Diseñar y evolucionar knowledge graphs o grafos de conocimiento.

Definir modelos conceptuales y semánticos que permitan la integración de información procedente de diferentes sistemas y fuentes de datos.

Trabajar con tecnologías y estándares de web semántica como RDF, RDFS, OWL, SKOS y SPARQL.

Definir mappings y mecanismos de transformación entre modelos de datos tradicionales y modelos semánticos.

Crear y mantener esquemas, clases, propiedades, relaciones, restricciones y reglas semánticas.

Garantizar la coherencia, calidad y reutilización de los modelos de conocimiento desarrollados.

Actuar como referente técnico en modelado semántico, siendo responsable de la metodología, la calidad y la evolución de los activos ontológicos de la organización.

Participar en proyectos relacionados con gobierno del dato, interoperabilidad semántica y espacios de datos.

Colaborar con arquitectos, ingenieros de datos, científicos de datos, desarrolladores y especialistas en IA.

Apoyar la integración de grafos de conocimiento con soluciones de inteligencia artificial, motores de búsqueda semántica y sistemas basados en LLM.

Elaborar documentación técnica y funcional de los modelos desarrollados.

Identificar y reutilizar ontologías, vocabularios y estándares existentes cuando sea posible.

Participar en la definición de buenas prácticas y metodología para la gestión y evolución de activos semánticos.

Formación universitaria en Informática, Ingeniería, Matemáticas, Telecomunicaciones, Lingüística Computacional, Ciencias de la Información o titulaciones relacionadas.

Experiencia mínima de 4-5 años en modelado de conocimiento, ontologías o tecnologías semánticas, en entornos no exclusivamente académicos.

Conocimiento sólido de:

OWL 2: construcción de axiomas, restricciones, disyunción y jerarquías de clases y propiedades (formalización avanzada, no solo conocimiento básico).

Experiencia utilizando herramientas de edición y gestión de ontologías, especialmente Protégé o similares.

Conocimientos de modelado de datos y arquitecturas de información.

Capacidad para analizar dominios funcionales complejos y estructurar conceptos y relaciones.

Experiencia productiva trabajando con APIs, servicios web y sistemas de integración de datos, incluyendo procesos de semantic lifting (mapeo de datos relacionales a RDF/OWL).

Experiencia práctica con bases de datos de grafos en entornos productivos (GraphDB, Neo4j, Stardog, Amazon Neptune o similares), no solo modelado teórico.

Conocimiento y aplicación de SHACL para la definición de restricciones y validación de grafos RDF.

Experiencia práctica con metodologías de ingeniería ontológica (ontology engineering): extracción de conocimiento con expertos de dominio, definición de competency questions y ciclos de construcción-prueba-refinamiento.

Capacidad para documentar técnicamente los modelos desarrollados.

Se valorará especialmente

Conocimientos de Python u otros lenguajes utilizados para tratamiento e integración de datos.

Experiencia en proyectos de gobierno del dato, espacios de datos o interoperabilidad.

Conocimiento de estándares europeos de interoperabilidad y modelos de datos.

Experiencia integrando Knowledge Graphs con soluciones de IA generativa, RAG o Large Language Models.

Conocimientos de NLP y extracción automática de conocimiento.

Experiencia trabajando con metodologías ágiles y equipos multidisciplinares.

Competencias

Pensamiento analítico y capacidad de abstracción.

Capacidad para estructurar problemas complejos.

Orientación a la calidad y al detalle.

Visión transversal de sistemas y datos.

Capacidad de interlocución con perfiles técnicos y funcionales.

Trabajo en equipo.

Autonomía.

Capacidad de documentación.

Curiosidad tecnológica.

Orientación a la resolución de problemas.

Incorporación a proyectos tecnológicos innovadores relacionados con inteligencia artificial, datos e interoperabilidad.

Participación en proyectos de alto impacto y transformación digital.

Entorno tecnológico multidisciplinar.

Desarrollo profesional dentro de una compañía en crecimiento.

Formación y actualización tecnológica continua.

Flexibilidad y modelo de trabajo adaptado a las características del proyecto.

Beneficios sociales.

Condiciones económicas acordes con la experiencia y especialización de la persona candidata.