Knowledge Graph Engineer
CoyanServices
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Salary: $$$
Type:
Full time
Tags: Python SQL Virtualization Big Data
CoyanServices es una empresa tecnológica de alcance global, especializada en soluciones de datos, analítica e inteligencia artificial en la nube, que trabaja con clientes de distintos sectores en iniciativas de transformación digital. La compañía promueve una cultura de autonomía, colaboración técnica y orientación a resultados. En este contexto, busca un Knowledge Graph Engineer / Data Engineer para diseñar e implementar Grafos de Conocimiento en AWS, con foco en Amazon Neptune, integración de datos desde S3 y fuentes relacionales, y desarrollo de consultas semánticas para analítica avanzada y casos de uso de IA. El rol es freelance / independent contractor, 100% remoto, con alcance global.
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Objetivo del rol
Diseñar e implementar Knowledge Graphs en AWS utilizando Amazon Neptune como base de datos de grafos, modelando entidades, relaciones y reglas semánticas de cualquier dominio de negocio o técnico, con el objetivo de habilitar analítica avanzada, consultas complejas y capacidades de IA.
El rol será responsable de llevar la solución desde el modelamiento conceptual hasta su explotación mediante consultas y casos de uso, asegurando calidad de datos, coherencia semántica y escalabilidad.
Responsabilidades
Modelamiento de datos y grafo
- Diseñar el modelo conceptual / ontología del dominio (entidades, atributos y relaciones).
- Definir nodos, aristas y propiedades alineadas a datos maestros y reglas de negocio.
- Traducir requerimientos de negocio en estructuras semánticas dentro del grafo.
- Adaptar el modelo a distintos dominios sin dependencia de una industria específica.
Implementación en AWS
- Desplegar y configurar Amazon Neptune.
- Diseñar y ejecutar procesos de carga desde Data Lake / Data Warehouse.
- Gestionar almacenamiento y staging de datos en Amazon S3.
- Implementar infraestructura mediante CloudFormation.
Ingestión y transformación de datos
- Extraer datos desde fuentes relacionales o semi-estructuradas usando SQL.
- Transformar y preparar datos con Python para su persistencia en el grafo.
- Construir relaciones complejas y jerarquías entre entidades.
Consultas y explotación del grafo
- Desarrollar consultas SPARQL y/o openCypher para:
- Navegación y exploración de relaciones.
- Análisis de impacto de cambios en entidades y relaciones.
- Soporte a casos de uso analíticos, operativos y de IA.
- Crear ejemplos de consultas orientadas a usuarios técnicos y de negocio.
Documentación y adopción
- Documentar el modelo de grafo y decisiones de diseño.
- Elaborar guías de consultas y patrones reutilizables.
- Proponer lineamientos para escalamiento, gobierno y extensión del grafo a nuevos dominios.
Requisitos técnicos
Grafos y datos
- Experiencia práctica en bases de datos de grafos.
- Dominio de SPARQL y/o openCypher.
- Conocimiento de modelamiento semántico y relaciones complejas.
- Experiencia trabajando con datos maestros y dominios complejos.
Cloud & AWS
- Experiencia comprobable con Amazon Neptune.
- Manejo de AWS S3 como Data Lake.
- Conocimientos básicos de IAM y seguridad.
- Experiencia con CloudFormation.
Desarrollo
- Python para pipelines de datos y automatización.
- SQL para extracción, validación y análisis de datos fuente.
Habilidades blandas / competencias clave
- Pensamiento analítico y estructurado.
- Capacidad de abstraer dominios y modelarlos como grafos.
- Autonomía y orientación a resultados.
- Comunicación clara con equipos técnicos y de negocio.
- Documentación clara y reutilizable.
Entregables esperados del rol
- Modelo de Knowledge Graph documentado (ontología, nodos, relaciones).
- Implementación funcional del grafo en Amazon Neptune.
- Datos integrados y relacionados correctamente.
- Conjunto de consultas SPARQL/openCypher para distintos casos de uso.
- Documentación técnica y recomendaciones de escalabilidad.
Source: GetOnBoard | Main Category: Programming