Senior Data Engineer – Knowledge Graph

ELEVUS; Lisboa; On-site; EUR 70,000 - 100,000; Full time

Job summary

A ELEVUS está a recrutar um Senior Data Engineer – Knowledge Graph para liderar o desenho, desenvolvimento e evolução de modelos semânticos, ontologias e grafos de conhecimento numa plataforma de procurement baseada em IA.

O profissional combinará Semantic Modelling, Ontology Design e Knowledge Graphs para representar entidades, relações e contextos de negócio, assegurando escalabilidade e reutilização de componentes.

Qualifications

• Experiência profissional em Semantic Modelling, Ontology Design e Knowledge Graphs.
• Conhecimentos de modelação de entidades, relações, eventos e contextos de negócio.
• Capacidade de transformar conceitos complexos de negócio em grafos reutilizáveis.
• Conhecimentos de RDF, bases de dados de grafos e taxonomias.

Responsibilities

• Definir e manter ontologias de procurement, entidades, relações e eventos.
• Desenhar Knowledge Graphs que representem entidades, relações e contexto de negócio.
• Modelar relações temporais, ciclos de vida e proveniência.
• Definir padrões de Context Graphs para aplicações de IA e recuperação de informação.
• Colaborar com equipas de Data Engineering, arquitetura e IA.
• Garantir qualidade, validação e escalabilidade das estruturas semânticas.

Skills

Semantic Modelling

Ontology Design

Knowledge Graphs

Graph Data Modelling

Domain Modelling

Entity Resolution

Data Provenance

Tools

RDF

Property Graphs

Job description

Enquadramento da Função

Procuramos um Senior Data Engineer – Knowledge Graph para assumir responsabilidades no desenho, desenvolvimento e evolução de modelos semânticos, ontologias e grafos de conhecimento, no contexto de uma plataforma de procurement baseada em Inteligência Artificial.

A função combina conhecimentos de Semantic Modelling, Ontology Design e Knowledge Graphs com a capacidade de representar entidades, relações, eventos e contextos de negócio em estruturas consistentes, reutilizáveis e escaláveis.

O profissional terá um papel central na definição da arquitetura semântica que suporta aplicações inteligentes, sistemas de pesquisa e recuperação de informação, automação de processos, agentes de Inteligência Artificial e mecanismos de apoio à decisão.

Principais Responsabilidades

• Definir, desenvolver e manter ontologias de procurement, incluindo entidades, atributos, relações, eventos, estados e conceitos de negócio;
• Assegurar a definição e evolução de modelos semânticos para domínios como fornecedores, contratos, obrigações, processos de sourcing, categorias, riscos e poupanças;
• Desenhar e desenvolver Knowledge Graphs que representem entidades, relações, dependências, eventos e respetivos contextos de negócio;
• Definir padrões de Context Graphs para suportar aplicações, workflows, sistemas de recuperação de informação e agentes de Inteligência Artificial;
• Modelar relações temporais, estados de ciclo de vida, proveniência, hierarquias, ownership e estruturas de dependência;
• Desenvolver modelos de construção de grafos que integrem dados estruturados, documentos, comunicações, eventos operacionais e fontes externas de informação;
• Definir abordagens de Entity Resolution, normalização de fornecedores, deduplicação, gestão de identidades e avaliação da fiabilidade das relações;
• Estabelecer regras de validação e critérios de qualidade para ontologias e estruturas de grafos;
• Garantir que os modelos semânticos suportam mecanismos de retrieval, reasoning, recomendações, automação de workflows e execução de agentes de IA;
• Colaborar com equipas de Data Architecture, Data Engineering, Product, AI e Data Governance, assegurando a viabilidade técnica e a consistência das soluções;
• Promover a centralização e reutilização da lógica de negócio através de modelos semânticos partilhados;
• Contribuir para a evolução contínua da arquitetura semântica, assegurando a qualidade, manutenção e escalabilidade das estruturas desenvolvidas.

Requisitos

• Experiência profissional em Semantic Modelling, Ontology Design, Knowledge Graphs, Graph Data Modelling ou Domain Modelling;
• Conhecimentos sólidos de modelação de entidades, relações, eventos, estados de ciclo de vida e contextos de negócio;
• Capacidade de transformar conceitos complexos de negócio em estruturas semânticas e modelos de grafos reutilizáveis;
• Conhecimentos de bases de dados orientadas a grafos e conceitos como RDF, Property Graphs, ontologias e taxonomias;
• Conhecimentos de Entity Resolution, Data Normalization, Data Provenance, Data Lineage e Metadata Management;
• Capacidade de desenhar modelos que suportem interpretação humana e mecanismos de raciocínio computacional;
• Experiência ou capacidade de colaboração com equipas de Data Engineering, arquitetura, desenvolvimento de produto e Inteligência Artificial;
• Capacidade de análise e estruturação de informação complexa;
• Rigor técnico na definição e manutenção de modelos semânticos;
• Atenção ao detalhe, consistência e qualidade das estruturas de dados;
• Capacidade de comunicação e colaboração com equipas multidisciplinares.

Valorizamos

• Conhecimentos do domínio de procurement e respetivos processos de negócio;
• Experiência na modelação de relações e dependências entre diferentes domínios de informação;
• Familiaridade com abordagens de Context Graphs aplicadas a sistemas de Inteligência Artificial;
• Conhecimentos de integração entre dados estruturados, documentação e eventos operacionais;
• Experiência na aplicação de modelos semânticos a sistemas de retrieval, reasoning e automação de processos;
• Experiência em iniciativas que envolvam agentes de Inteligência Artificial e sistemas de apoio à decisão.

Perfil Procurado

Procuramos um profissional com elevada capacidade técnica em modelação semântica e grafos de conhecimento, capaz de transformar estruturas complexas de informação em modelos consistentes, reutilizáveis e orientados para aplicações inteligentes.

Deverá combinar pensamento analítico, rigor na representação de conceitos de negócio e capacidade de colaboração com equipas multidisciplinares, assegurando a coerência entre os modelos de dados, a arquitetura tecnológica e os requisitos funcionais.

A capacidade de estruturar relações complexas, garantir a qualidade semântica da informação e desenvolver soluções sustentáveis será essencial para suportar a evolução de plataformas de dados e Inteligência Artificial.