En Cognodata, empresa líder en Customer Science y Marketing Automation, ayudamos a nuestr@s client@s a mejorar su posición competitiva mediante la gestión avanzada de la información. Actualmente buscamos un/a Data Architect con experiencia en IA semántica para proyectos con cliente líder del sector bancario. Diseño de arquitecturas de IA y Data:

definir arquitecturas end-to-end para integrar fuentes de datos estructuradas y no estructuradas con soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial. Arquitectura semántica:

diseñar modelos semánticos, ontologías y estructuras de conocimiento que permitan representar entidades, conceptos, atributos y relaciones de negocio. Knowledge Graphs:

diseñar e implementar arquitecturas basadas en grafos de conocimiento para representar relaciones complejas, facilitar la inferencia y mejorar el acceso contextualizado a la información. Arquitecturas RAG y Graph RAG:

diseñar soluciones de recuperación de información para LLM, combinando búsqueda semántica, recuperación vectorial, metadatos y relaciones entre entidades. Arquitectura de datos:

definir patrones de integración, transformación y exposición de datos, incluyendo pipelines de procesamiento, modelos de datos y mecanismos de interoperabilidad entre sistemas. Selección tecnológica:

evaluar y definir las tecnologías más adecuadas para la solución, incluyendo bases de datos vectoriales, motores de grafos, tecnologías semánticas y plataformas cloud. Diseño de APIs e integración:

establecer los mecanismos de acceso e integración entre los componentes de datos, los servicios semánticos y las aplicaciones de IA. Gobierno y calidad del dato:

definir criterios de trazabilidad, consistencia, catalogación,



seguridad y gestión del conocimiento. Prototipado e implementación:

participar activamente en pruebas de concepto, validaciones técnicas y desarrollo de componentes críticos de la arquitectura. Optimización y evolución tecnológica:

analizar el rendimiento, la escalabilidad, la latencia y los costes de las soluciones, identificando oportunidades de mejora. Definición de estándares técnicos:

elaborar documentación de arquitectura, especificaciones técnicas, patrones de diseño y buenas prácticas para los equipos de desarrollo. +5 años de experiencia profesional

y en el diseño de arquitecturas de datos, soluciones de Inteligencia Artificial o plataformas de gestión del conocimiento. Sólidos conocimientos de

Python, SQL, modelado de datos y diseño de arquitecturas de software . Experiencia en

modelado semántico , representación del conocimiento, ontologías o diseño de modelos de dominio. Conocimientos de

arquitecturas Cloud

y servicios gestionados de datos e IA en AWS, Azure o Google Cloud. ( Muy valorable GCP o tener conocimientos semánticos ). Conocimientos prácticos de tecnologías semánticas como

RDF, OWL y SPARQL . Experiencia con

Knowledge Graphs

y tecnologías de bases de datos de grafos, como Neo4j u otras soluciones equivalentes. Experiencia en el





diseño de arquitecturas de IA generativa

basadas en LLM, RAG y

búsqueda semántica . Conocimientos de embeddings, recuperación vectorial, técnicas de reranking y estrategias de recuperación híbrida. Experiencia en el diseño e integración de pipelines de datos y procesos ETL/ELT. Experiencia en diseño de APIs, integración entre servicios y arquitecturas distribuidas. Capacidad para evaluar alternativas tecnológicas y justificar decisiones arquitectónicas desde una perspectiva técnica. Requisitos valorables

Experiencia en arquitecturas

Graph RAG

y en la combinación de grafos de conocimiento con modelos de lenguaje. Experiencia en

arquitecturas de agentes de IA

y sistemas de recuperación aumentada con conocimiento estructurado. Conocimientos de estándares de interoperabilidad semántica y tecnologías de la web semántica. Experiencia con bases de datos vectoriales y tecnologías como Qdrant, Milvus, Weaviate o equivalentes. Conocimientos de frameworks de IA como LangChain o LlamaIndex. Experiencia en arquitecturas de microservicios, contenedores y despliegues mediante Docker y Kubernetes. Conocimientos de seguridad, control de acceso, observabilidad y monitorización de sistemas de IA. Experiencia en proyectos de arquitectura de datos e inteligencia artificial dentro del sector financiero o bancario. Proyectos innovadores en sectores como banca, retail, seguros... Carrera competente. Buen ambiente laboral. Retribución flexible. Teletrabajo híbrido (base en Madrid) Horario flexible. Todos los viernes, julio y agosto: jornada intensiva (adaptado a cada cliente). Acceso a plataformas de formación.

#J-18808-Ljbffr

📌 Data Architect (Madrid)
🏢 COGNODATA
📍 Madrid