Desde Grupo NS, buscamos un Knowledge Engineer experto. El perfil trabajará en proyectos diseñando y construyendo las capas de conocimiento estructurado que sostienen sistemas de IA conversacional, agentes autónomos y plataformas semánticas empresariales.

El rol combina rigor en modelado del conocimiento con visión de arquitectura de datos y capacidad de integración con sistemas de IA generativa.

No es un perfil puramente teórico: se espera capacidad de entrega end-to-end, desde el análisis del dominio de negocio hasta la implementación y validación en producción.

Responsabilidades principales Diseñar ontologías, taxonomías y Knowledge Graphs que representen dominios de negocio complejos (energía, operaciones, regulación) Implementar y mantener grafos de conocimiento sobre tecnologías como Amazon Neptune, Neo4j o Azure Cosmos DB Desarrollar pipelines de extracción y estructuración de conocimiento desde fuentes heterogéneas (documentos, sistemas ERP/SAP, APIs, bases de datos relacionales) Integrar capas semánticas con arquitecturas RAG y sistemas multi-agente basados en LLMs (LangGraph, MCP, Bedrock) Colaborar con equipos de Data Architecture,



Data Engineering y AI Engineering para garantizar coherencia entre el modelo de datos operacional y el modelo de conocimiento Participar en la definición del Golden Set de validación y en el diseño de KPIs de calidad del conocimiento (hallucination rate, coverage, resolution rate) Contribuir a la estandarización de metodologías y assets reutilizables dentro de la capability Requisitos mínimos Perfil técnico requerido Dominio de estándares semánticos: OWL, RDF, RDFS, SPARQL, SHACL (al menos uno de ellos) Experiencia con bases de datos de grafos: Neo4j (Cypher), Amazon Neptune (Gremlin / SPARQL), Azure Cosmos DB (al menos uno de ellos) Conocimiento de arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation) y su integración con LLMs Experiencia con frameworks de orquestación de agentes: LangGraph, LangChain o similares (al menos uno de ellos) Capacidad de extracción y transformación de conocimiento desde fuentes no estructuradas (NLP, parsing de documentos, integración con herramientas como IDMC o MicroStrategy) Familiaridad con plataformas cloud: preferiblemente AWS (Bedrock, Neptune, Athena, S3) o Azure (OpenAI Service, Cosmos DB) * Experiencia mínima: 6–8 años en roles de Data Engineering, Data Architecture o IA, con al menos 2–3 años de especialización en Knowledge Graphs u ontologías aplicadas.

📌 Engineer AI/Data (Madrid)
🏢 Grupo NS
📍 Madrid