Senior Data Engineer – Knowledge Graph

Nome da função:Senior Data Engineer Knowledge Graph

Localização: Lisboa

Regime de trabalho: Presencial

Vem fazer parte deum ecossistema dinâmico onde o futuro dos negócios é criado e vivido todos os dias. Faz parte desta transformação!

Na LUZA Group a paixão a perseverança e a vontade de superar limites definem o nosso caminho para o sucesso.

Fundada em 2006 somos uma multinacional portuguesa com mais de 1.200 profissionais talentosos e um volume de negócios que supera os 30M. Com presença em mercados estratégicos como Portugal Espanha Marrocos Brasil México Estados Unidos e China oferecemos soluções inovadoras em engenharia TI design consultoria Indústria 4.0 formação e recrutamento. Tudo o que fazemos é movido pelo talento das nossas pessoas.

Este é um momento de crescimento e oportunidade. O futuro pertence a mentes visionárias. Vais juntar-te a nós

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.

#VisionaryFuture - Build the future join our living ecosystem!