Senior Data Engineer – Knowledge Graph

LUZA Group; Lisboa; Presencial; EUR 65 000 - 95 000; Tempo integral

Resumo da oferta

LUZA Group procura um Senior Data Engineer – Knowledge Graph para liderar o design de ontologias e grafos de conhecimento aplicados a plataformas de IA. O candidato ideal terá experiência em modelação semântica, RDF e colaboração com equipas de dados, produto e IA. Regime presencial em Lisboa.

A posição envolve conceber modelos semânticos robustos, manter padrões de qualidade e garantir a interoperabilidade entre sistemas de informação e aplicações de IA no contexto de Procurement.

Qualificações

• Experiência em modelação semântica, conceção de ontologias e grafos de conhecimento.
• Capacidade de traduzir conceitos de Procurement em estruturas semânticas reutilizáveis.
• Conhecimentos de bases de dados orientadas a grafos e RDF.
• Experiência em resolução de entidades, proveniência e metadados.
• Colaboração com equipas de Dados, IA e Produto.

Responsabilidades

• Definir e evoluir ontologias de Procurement, com entidades, atributos e relações.
• Conceber grafos de conhecimento (Knowledge Graphs) de Procurement.
• Modelar relações temporais, ciclos de vida e proveniência de dados.
• Definir padrões de grafos de contexto para recuperação de informação e IA.
• Garantir qualidade e governança dos modelos semânticos e grafos.
• Colaborar com equipas de Arquitetura de Dados, Engenharia de Dados, Produto e IA.

Conhecimentos

Semantic modeling

Ontology design

Knowledge Graphs

Graph DBs

Entity resolution

Context graphs

Data governance

Procurement domain

Ferramentas

RDF

Property Graphs

Knowledge graph platforms

Descrição da oferta de emprego

Nome da função:Senior Data Engineer – Knowledge Graph

Localização: Lisboa

Regime de trabalho: Presencial

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Resumo / Visão geral:

Procuramos um profissional especializado em Semantic Engineering, Ontologias e Knowledge Graphs, com experiência na conceção e evolução de modelos semânticos e grafos de conhecimento aplicados a plataformas de Inteligência Artificial. Deverá ser capaz de estruturar e relacionar entidades, conceitos, eventos e contextos de negócio, garantindo uma interpretação consistente dos dados e criando a base semântica necessária para suportar aplicações, analítica, agentes de IA, automação de workflows, mecanismos de pesquisa e recuperação de informação (Retrieval), raciocínio e apoio à decisão.

Responsabilidades e Tarefas da Função

• Definir e manter ontologias de Procurement (Compras), abrangendo entidades, atributos, relações, eventos, estados e conceitos de negócio.
• Assumir a responsabilidade pelo modelo semântico dos principais domínios, tais como fornecedores, contratos, obrigações, eventos de sourcing, categorias, riscos, poupanças e processos operacionais.
• Conceber e evoluir grafos de conhecimento (Knowledge Graphs) de Procurement, representando entidades, relações, dependências, eventos e contexto de negócio.
• Definir padrões de grafos de contexto (Context Graphs) que permitam reunir informação relevante para utilizadores, workflows, sistemas de recuperação de informação e agentes de Inteligência Artificial.
• Modelar explicitamente relações temporais, estados do ciclo de vida, proveniência dos dados, hierarquias, responsabilidades e estruturas de dependência.
• Definir padrões de construção de grafos que relacionem dados estruturados, documentos, comunicações, eventos de workflow e sinais externos com entidades canónicas.
• Estabelecer abordagens para resolução de entidades (Entity Resolution), normalização de fornecedores, eliminação de duplicados, gestão de identidades e avaliação do grau de confiança das relações.
• Definir regras de validação e critérios de qualidade para as estruturas de ontologias e grafos.
• Garantir que os modelos semânticos e os grafos suportam mecanismos de recuperação de informação (Retrieval), raciocínio, recomendações, automação de workflows e execução autónoma por agentes de IA.
• Colaborar com as equipas de Arquitetura de Dados, Engenharia de Dados, Produto, Inteligência Artificial, Domínio e Governação, garantindo que as estruturas dos grafos são tecnicamente viáveis, devidamente governadas e adequadas às necessidades do negócio.
• Reduzir a duplicação de lógica de negócio em dashboards, aplicações e ferramentas de workflow, centralizando o significado e as regras de negócio em modelos semânticos e grafos partilhados.

Requisitos Obrigatórios

• Experiência em modelação semântica, conceção de ontologias, grafos de conhecimento (Knowledge Graphs), modelação de grafos ou modelação de domínios de negócio.
• Sólidos conhecimentos de entidades, relações, eventos, estados do ciclo de vida e contexto de negócio.
• Capacidade para traduzir conceitos complexos de Procurement (Compras) em estruturas semânticas e grafos reutilizáveis.
• Conhecimentos de bases de dados orientadas a grafos, conceitos RDF e Property Graphs, ontologias, taxonomias e representação do conhecimento.
• Conhecimentos de resolução de entidades (Entity Resolution), normalização, proveniência, linhagem e gestão de metadados.
• Capacidade para conceber modelos que suportem tanto a interpretação humana como o raciocínio automatizado por máquinas.
• Facilidade de colaboração com equipas de Engenharia e Arquitetura de Dados, Produto, especialistas de domínio e Engenharia de Inteligência Artificial.
• Elevada atenção ao rigor, consistência, qualidade e sustentabilidade dos modelos semânticos a longo prazo.

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