Descripción del Rol
En el proyecto bancario se busca un profesional para construir una Base de Conocimiento con el objetivo de evolucionarla hacia un Grafo de Conocimiento (Knowledge Graph). El enfoque principal será el desarrollo de búsquedas semánticas y la posible implementación de RAG e Inteligencia Artificial Generativa (GenAI).
Obtenga más información sobre este puesto leyendo los detalles a continuación y luego envíe su solicitud para ser considerado. Requisitos Necesarios
* Diseño y construcción de bases de conocimiento corporativas: modelado de contenido, gobernanza básica, calidad y control de versiones.
* Arquitectura de la Información: taxonomías, metadatos, categorización y reglas de publicación.
* Fundamentos de Grafos de Conocimiento: ontologías, entidades/relaciones, vocabularios controlados y mapeo.
* Arquitectura de Sistemas: definición de componentes (ingesta → almacenamiento → búsqueda → consumo/API), seguridad y escalabilidad.
* Buenas Prácticas de Integración de Datos: ingesta, parseo, normalización y deduplicación de datos.
* Implementación de Grafos de Conocimiento: desarrollo de soluciones end-to-end basadas en RDF/OWL o LPG, razonamiento básico y alineación ontológica.
* Búsqueda Semántica / RAG: estrategias de fragmentación (chunking), generación de embeddings, recuperación híbrida, evaluación de modelos (relevancia, grounding) y sistemas de control (guardrails).
* Idiomas: Nivel de inglés fluido (B2 o C2).
Tecnologías y Herramientas Necesarias
* Python: creación de pipelines, procesos ETL, procesamiento de texto y desarrollo de APIs.
* Cloud (idealmente AWS): gestión de almacenamiento, computación, políticas IAM y redes básicas.
* APIs e Integraciones: desarrollo de APIs REST e integración con repositorios de documentación (Confluence, SharePoint, ServiceNow, Zendesk u otros).
* Motores de Búsqueda: conceptos sólidos de indexación y relevancia (idealmente con Elasticsearch u OpenSearch).
Requisitos Deseables
* Experiencia trabajando en entornos regulados (gestión de datos sensibles/PII, control de acceso basado en roles y auditorías).
* Content Ops / KCS (Knowledge Centered Service): gestión de métricas (desviación de casos, éxito de búsqueda) y flujos de aprobación/mantenimiento de contenido.
Tecnologías y Herramientas Opcionales
* Base de datos de grafos: experiencia con Neo4j, Amazon Neptune, Stardog o GraphQL.
* Estándares y Ontologías: uso de SKOS, schema.Org, OWL/RDF y consultas SPARQL.
* Bases de datos vectoriales: experiencia con ChromaDB, Pinecone, Weaviate o FAISS.
* Ecosistema LLM: uso de frameworks como LangChain o LlamaIndex (o similares), herramientas de observabilidad/evaluación, ingeniería de prompts y control de versiones.
* Optimización de buscadores: ajustes (tuning) en Elastic/OpenSearch, análisis de registros de consultas (query logs), sinónimos y técnicas de boosting.
Beneficios
* Jornada completa.
* Contrato indefinido.
* Modalidad híbrida (3/4 días oficina – Paseo de la Castellana, Madrid).
* Salario fijo en 12 pagas.
* 22 días laborales de vacaciones por año trabajado.
* Paquete retributivo flexible (seguro médico, tickets restaurant, etc.).
* Seguimiento del bienestar del empleado a través del Departamento de Culture&People, Experience de Kirey Solutio (onboarding, desarrollo profesional, plan formativo).
* Acceso a LinkedIn Learning para formación continua.
Información de Igualdad y Diversidad
En Kirey Solutio creemos en el valor de la diversidad y en la igualdad de oportunidades. Todas las candidaturas serán valoradas sin distinción de género, edad, origen, discapacidad, orientación sexual, identidad o expresión de género, religión o cualquier otra circunstancia personal o social. xohynlm Apostamos por entornos de trabajo inclusivos, donde todas las personas puedan desarrollarse y aportar su talento.
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