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 de datos: definir patrones de integración, transformación y exposición de datos, incluyendo pipelines de procesamiento, modelos de datos y mecanismos de interoperabilidad entre sistemas. 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: participar activamente en pruebas de concepto, validaciones técnicas y desarrollo de componentes críticos de la arquitectura. elaborar documentación de arquitectura, especificaciones técnicas, patrones de diseño y buenas prácticas para los equipos de desarrollo. +5 años de experiencia cualificado y en el diseño de arquitecturas de datos, soluciones de Inteligencia Artificial o plataformas de gestión del conocimiento.



Python, SQL, modelado de datos y diseño de arquitecturas de software . Experiencia en arquitecturas Cloud y servicios gestionados de datos e IA en AWS, Azure o Google Cloud. ( Conocimientos prácticos de tecnologías semánticas como Experiencia con y tecnologías de bases de datos de grafos, como Neo4j u otras soluciones equivalentes. Experiencia en el 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. Experiencia en arquitecturas Experiencia en 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. 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... Teletrabajo híbrido (base en Madrid) Horario flexible. Todos los viernes, julio y agosto: jornada intensiva (adaptado a cada cliente). Acceso a plataformas de formación. #

📌 Data Engineer (Madrid)
🏢 COGNODATA
📍 Madrid