Knowledge Graph Engineer

Accenture Italia; Piemonte; Presencial; EUR 31 000 - 41 000; Tempo integral

Resumo da oferta

Accenture Italia cerca una figura con esperienza in Knowledge Graph e tecnologie semantiche per guidare la modellazione dati e l’integrazione di sorgenti eterogenee.

Il ruolo prevede sviluppo di pipeline di ingestione, mapping semantico e query avanzate, con attenzione a data quality e spiegabilità delle informazioni.

Qualificações

• Esperienza di 4–6 anni in soluzioni Knowledge Graph e tecnologie semantiche.
• Modellazione dati e ontologie con RDF/OWL/SKOS.
• Integrazione e trasformazione dati eterogenei; sviluppo di query SPARQL e reasoning.
• Data quality, validation, e tracciabilità delle informazioni.

Responsabilidades

• Sviluppo di funzionalità applicative basate su Knowledge Graph e framework ontologici definiti dal cliente.
• Implementazione di pipeline di ingestione, trasformazione e integrazione dati per popolamento del Knowledge Graph.
• Modellazione semantica e mapping dei dati; gestione relazioni tra fonti dati eterogenee.
• Realizzazione di funzionalità di query, ricerca semantica, reasoning e correlazione dei dati.
• Implementazione di controlli di data quality, validazione e tracciabilità delle informazioni.
• Integrazione del Knowledge Graph con backend, frontend, API e componenti applicative.
• Supporto alle attività di testing, troubleshooting, documentazione tecnica, deployment e rilascio delle soluzioni.

Conhecimentos

Knowledge Graph

Semantic mapping

RDF

OWL

SPARQL

Data quality

Validation

Auditability

Reasoning

API integration

Ferramentas

RDF

OWL

SKOS

Descrição da oferta de emprego

Entrando in Accenture Supply Chain & Engineering lavorerai al cuore della value chain - dal sourcing e procurement, all'ingegneria e R&D, dalla manifattura e operations, ai capital projects - per aiutare le aziende a reinventare l'intera catena del valore, alimentata da dati, AI e tecnologie di nuova generazione.

In particolare, lavorerai su progetti di implementazione tecnologica e trasformazione digitale su larga scala, traducendo esigenze di business in software scalabili ad alto impatto operativo, integrando sviluppo software, ingegneria industriale, architettura tecnologica e site reliability, end-to-end.

Cerchiamo una figura con capacità ingegneristica operativa su casi d’uso di Knowledge Graph per attività di sviluppo, configurazione, integrazione, test e documentazione delle componenti semantiche e applicative previste per il Cognitive Twin basato su Knowledge Model.

Il tuo ruolo e le tue prospettive

• Sviluppo di funzionalità applicative basate su Knowledge Graph e framework ontologici definiti dal cliente
• Implementazione di pipeline di ingestione, trasformazione e integrazione dati per il popolamento del Knowledge Graph
• Modellazione semantica, mapping dei dati e gestione delle relazioni tra fonti dati eterogenee
• Realizzazione di funzionalità di query, ricerca semantica, reasoning e correlazione dei dati
• Implementazione di controlli di data quality, validazione, tracciabilità e spiegabilità delle informazioni
• Integrazione del Knowledge Graph con backend, frontend, API e componenti applicative
• Supporto alle attività di testing, troubleshooting, documentazione tecnica, deployment e rilascio delle soluzioni

La retribuzione prevista in Accenture viene definita sulla base di molteplici elementi di valutazione, tra cui – ad esempio - il ruolo ricoperto, il livello di seniority, il grado di responsabilità, le competenze professionali e l’esperienza maturata. Per la presente posizione, è previsto un livello di inquadramento B1 nel CCNL Metalmeccanico. La fascia di retribuzione annua lorda prevista è compresa tra 30.814,29€ e 40. 800€.

Le tue caratteristiche

• Tra i 4 e i 6 anni di esperienza
• Sviluppo e gestione di soluzioni basate su Knowledge Graph e tecnologie semantiche
• Modellazione di dati e ontologie tramite standard RDF, OWL e SKOS
• Integrazione e trasformazione di dati eterogenei attraverso tecniche di semantic mapping
• Sviluppo di query SPARQL e funzionalità di reasoning per l’analisi e la correlazione delle informazioni
• Implementazione di meccanismi di data quality, validazione e controllo della consistenza dei dati
• Gestione della tracciabilità delle informazioni e supporto all’auditabilità e spiegabilità del sistema