Senior Data Engineer – AI & Semantic Layer

act digital; Barcelona; Híbrido; EUR 55.000 - 75.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

act digital busca un Data Engineer para diseñar y construir capas de datos semánticas y soluciones de Knowledge Graphs que alimentan IA a escala empresarial.

La posición contempla un modelo híbrido en Barcelona, con énfasis en arquitectura de grafos, ingesta de datos, modelado semántico y pipelines de IA. Se valorará dominio de RDF/OWL/SKOS, AWS y SQL, con 4–5 años de experiencia. Proyecto global y entorno de producción.

Formación

• 4–5 años de experiencia en Data/Software/AI con soluciones en producción.
• Dominio avanzado de Python y SQL.
• Experiencia con grafos y consultas Gremlin, SPARQL o Cypher.
• Conocimiento de AWS (S3, Glue, Aurora PostgreSQL; Neptune/Bedrock valorables).
• ETL/ELT pipelines (batch e incremental), Docker y CI/CD.

Responsabilidades

• Arquitectura de Conocimiento: diseñar grafos, entidades y ontologías.
• Integración de Datos: ingestar y transformar datos estructurados y no estructurados.
• Modelado Semántico: crear taxonomías y ontologías utilizando RDF/OWL/SKOS.
• Ecosistema Cloud (AWS): operar servicios como S3, Glue, Aurora PostgreSQL, Neptune y AWS Bedrock.
• Estrategias de Búsqueda e IA: construir pipelines de RAG, búsqueda semántica e interfaces Text-to-SQL.
• Consultas en Grafos: diseñar estrategias de recuperación con pattern matching y traversal.
• Calidad y Observabilidad: monitorizar y preparar para producción la infraestructura de datos de IA.
• Idiomas: Español (C1) e Inglés (B2).

Conocimientos

Python

SQL

Data Modeling

Herramientas

Gremlin

SPARQL

Cypher

AWS S3

AWS Glue

Neptune

Bedrock

Docker

CI/CD

Descripción del empleo

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.

¿Cuáles serán tus 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.
• 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.
• Idiomas: Español (C1 - Experto) e Inglés (B2 - Avanzado).

Detalles de la oferta

• Modalidad: Híbrido (40% Teletrabajo / Remoto).