AI Knowledge Engineer (RAG & Ontology)

UNIQA Polska; Warszawa; On-site; PLN 120,000 - 180,000; Full time

Job summary

UNIQA Polska poszukuje specjalisty ds. jakości wiedzy dla agentów AI. Rola obejmuje budowę warstwy danych i wiedzy platformy AI, obejmującej źródła informacji, wyszukiwanie semantyczne, modele RAG, ontologie oraz mapowanie wiedzy lokalnej do standardów grupowych UNIQA.

Praca wymaga współpracy z właścicielami danych, ekspertami biznesowymi oraz zespołami AI Platform i Architecture. Doświadczenie w Pythonie, SQL oraz RA G i data governance jest kluczowe.

Qualifications

• Doświadczenie w obszarze Data Engineering, Information Management lub Data & AI.
• Bardzo dobra znajomość Python oraz SQL.
• Doświadczenie w budowie pipeline’ów danych oraz jakości danych.
• Praktyczna znajomość Retrieval Augmented Generation (RAG).
• Doświadczenie w pracy z embeddings, bazami wektorowymi, wyszukiwaniem semantycznym, metadanymi, data lineage.
• Umiejętność modelowania informacji biznesowej i mapowania pojęć pomiędzy domenami.
• Znajomość kontroli dostępu do danych i przygotowania danych dla AI.
• Współpraca z ekspertami biznesowymi i właścicielami danych.

Responsibilities

• Identyfikacja, przygotowanie i udostępnianie źródeł wiedzy dla agentów AI.
• Uzgadnianie klasyfikacji danych, uprawnień dostępowych i harmonogramów aktualizacji.
• Projektowanie i utrzymywanie procesów pozyskiwania i aktualizacji danych.
• Implementacja wyszukiwania semantycznego, wektorowego i hybrydowego z uwzględnieniem uprawnień.
• Tworzenie słowników pojęć, ontologii i relacji biznesowych.
• Koordynacja mapowania terminologii do standardów UNIQA.
• Definiowanie standardów jakości wiedzy i monitorowanie źródeł.
• Przygotowywanie zestawów testowych i metryk oceny skuteczności.

Skills

Python

SQL

Dane i pipeline’y

RAG

Embeddings

Wyszukiwanie semantyczne

Data lineage

Modelowanie pojęć

Tools

pgvector

Azure AI Search

Azure AI Foundry

Job description

W UNIQA budujemy lokalny zespół AI Platform, który będzie odpowiadał za rozwój i wdrażanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji dla całej organizacji. Poszukujemy osoby odpowiedzialnej za przygotowanie, organizację i jakość wiedzy wykorzystywanej przez agentów AI.

Będziesz odpowiadać za budowę i rozwój warstwy danych i wiedzy platformy AI, obejmującej źródła informacji, wyszukiwanie semantyczne, modele RAG, ontologie oraz mapowanie wiedzy lokalnej do standardów grupowych. Twoja praca będzie miała bezpośredni wpływ na jakość odpowiedzi udzielanych przez agentów AI oraz skuteczność wyszukiwania informacji w organizacji.

To nie jest klasyczny Data Engineer od ETL-i, ale osoba odpowiadająca za „jakość wiedzy dla agentów AI”

Zakres odpowiedzialności

• Współpraca z właścicielami danych i ekspertami biznesowymi w celu identyfikacji, przygotowania i udostępniania źródeł wiedzy wykorzystywanych przez agentów AI.
• Uzgadnianie klasyfikacji danych, uprawnień dostępowych, harmonogramów aktualizacji oraz odpowiedzialności za utrzymanie treści.
• Projektowanie i utrzymywanie procesów pozyskiwania, przygotowania i aktualizacji danych, obejmujących: ingestion dokumentów, ekstrakcję treści, chunking, generowanie metadanych, embeddings, indeksowanie i usuwanie nieaktualnych informacji.
• Implementacja i optymalizacja wyszukiwania semantycznego, wektorowego i hybrydowego z uwzględnieniem uprawnień dostępowych oraz wersjonowania treści.
• Tworzenie i utrzymywanie słowników pojęć, taksonomii, ontologii oraz relacji pomiędzy pojęciami biznesowymi.
• Koordynacja mapowania lokalnej terminologii i modeli wiedzy do standardów i ontologii wykorzystywanych przez Grupę UNIQA.
• Definiowanie standardów jakości wiedzy oraz monitorowanie kompletności, aktualności i spójności źródeł wykorzystywanych przez AI.
• Przygotowywanie zestawów testowych oraz metryk oceny skuteczności wyszukiwania i jakości odpowiedzi agentów AI.
• Analiza wpływu zmian w danych i bazach wiedzy na działanie rozwiązań AI.
• Współpraca z zespołami AI Platform, Business Owners, Data Management oraz Architecture przy rozwoju usług opartych na wiedzy organizacyjnej.

Wymagane kompetencje

• Doświadczenie w obszarze Data Engineering, Information Management lub Data & AI.
• Bardzo dobra znajomość Python oraz SQL.
• Doświadczenie w budowie pipeline'ów danych oraz procesów przygotowania i jakości danych.
• Praktyczna znajomość rozwiązań opartych na Retrieval Augmented Generation (RAG).
• Doświadczenie w pracy z: embeddings, bazami wektorowymi, wyszukiwaniem semantycznym, metadanymi, data lineage.
• Umiejętność modelowania informacji biznesowej i mapowania pojęć pomiędzy różnymi domenami biznesowymi.
• Znajomość zagadnień związanych z kontrolą dostępu do danych oraz przygotowaniem danych dla systemów AI.
• Umiejętność współpracy z ekspertami biznesowymi oraz właścicielami danych.
• Analityczne podejście do oceny jakości danych i skuteczności wyszukiwania informacji.

Mile widziane

• Doświadczenie z PostgreSQL, pgvector lub innymi bazami wektorowymi.
• Znajomość technologii Full-Text Search oraz Search Engines.
• Praktyczna znajomość RDF, OWL, SKOS oraz ontologii biznesowych.
• Doświadczenie w budowie grafów wiedzy (Knowledge Graphs).
• Znajomość platform Azure AI Search, Azure AI Foundry lub podobnych rozwiązań AI.
• Doświadczenie z dokumentacją i procesami w sektorze finansowym lub ubezpieczeniowym.
• Kompetencje Data Science wspierające ocenę jakości wiedzy i odpowiedzi generowanych przez AI.

Dlaczego warto dołączyć?

Będziesz współtworzyć fundament wiedzy wykorzystywanej przez agentów AI w UNIQA. To rola na styku Data Engineering, Knowledge Management oraz sztucznej inteligencji, dająca realny wpływ na rozwój nowoczesnych rozwiązań AI dla całej organizacji. Dzięki Twojej pracy agenci AI będą korzystać z aktualnej, spójnej i wiarygodnej wiedzy biznesowej, wspierając tysiące użytkowników w codziennej pracy.