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Senior Data Engineer – Knowledge Graph
Lisbon, Portugal
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Ofertas de emprego
Senior Data Engineer – Knowledge Graph
Sobre o trabalho Senior Data Engineer – Knowledge Graph
Nome da função: Senior Data Engineer – Knowledge Graph
Localização: Lisboa
Regime de trabalho: Presencial
Vem fazer parte de um 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.
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