Senior Knowledge Engineer
⚲ Warszawa
20 240 - 25 300 PLN (PERMANENT)
Wymagania
- wykształcenie wyższe (licencjat) z informatyki, systemów informacyjnych, inżynierii danych, inżynierii wiedzy, lingwistyki komputerowej lub pokrewnej dziedziny albo równoważne doświadczenie praktyczne
- doświadczenie w modelowaniu danych (konceptualnym, logicznym i fizycznym)
- doświadczenie w architekturze danych, inżynierii wiedzy, inżynierii danych, zarządzaniu metadanymi lub pokrewnych obszarach
- doświadczenie z grafami wiedzy, bazami grafowymi, technologiami semantycznymi lub architekturami opartymi na metadanych
- praktyczne doświadczenie w projektowaniu API i rozwiązań integracji danych
- znajomość Git i zespołowych praktyk wytwarzania oprogramowania
Mile widziane
- doświadczenie z bazami grafowymi (Neo4j, Stardog, GraphDB, Amazon Neptune, TigerGraph lub podobne)
- doświadczenie z modelowaniem ontologii i standardami Semantic Web (RDF, OWL, SHACL, SPARQL)
Opis stanowiska
Podobnie jak w bliźniaczej ofercie Bayera: dołączysz do zespołu Data & AI i będziesz budować skalowalne, gotowe na AI fundamenty danych — modele danych, grafy wiedzy, warstwy semantyczne i API. Praca odbywa się na przecięciu architektury danych, inżynierii wiedzy i AI Enablement, we współpracy z ekspertami domenowymi, data engineerami i product teamami. Firma wprost deklaruje, że bardziej niż biegłość w jednej technologii liczy się myślenie architektoniczne i umiejętność budowania skalowalnych rozwiązań.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
intersection of Data Architecture, Knowledge Engineering, and AI Enablement
Szeroki zakres kompetencji — rola może wymagać łączenia wielu specjalizacji bez jasnego podziału obowiązków.
🟡
unlock the value of enterprise data
Marketingowy zwrot bez konkretów — nie precyzuje mierzalnych celów.
🟡
scalable, AI-ready data foundations
Modne sformułowanie — 'AI-ready' bywa używane bez realnego pokrycia w praktyce.