AI / Data Platform Engineer (Knowledge Bases, Graph & GenAI)

Knowledge Bases & Semantic Layer

• Diseño y desarrollo de pipelines de creación y mantenimiento de bases de conocimiento.
• Construcción de capas semánticas para explotación de información empresarial.
• Diseño e implementación de grafos de conocimiento (Knowledge Graphs).
• Desarrollo de pipelines para bases vectoriales y recuperación semántica., * Implementación de soluciones RAG (Retrieval Augmented Generation).
• Integración de modelos LLM en entornos productivos.
• Desarrollo de capacidades de búsqueda semántica y recuperación inteligente de información.
• Implementación de funcionalidades Text-to-SQL.
• Construcción de asistentes inteligentes basados en IA., * Desarrollo de APIs REST con FastAPI.
• Construcción de servicios de acceso a conocimiento corporativo.
• Optimización de rendimiento y escalabilidad de servicios.

Integración de Datos

Integración de fuentes empresariales como:

• Data Lakes
• Amazon S3
• SharePoint
• FileNet
• Repositorios documentales corporativos
• Bases de datos relacionales y no relacionales, * Observabilidad y monitorización.
• Controles de calidad.
• Human-in-the-loop workflows.
• Seguridad y escalabilidad.
• Automatización de despliegues., * PostgreSQL.
• Amazon Aurora PostgreSQL.
• Diseño de esquemas y optimización de consultas.

• Python avanzado.
• SQL avanzado.
• Experiencia en desarrollo software, Data Engineering o AI Engineering., * FastAPI.
• Desarrollo de APIs REST.
• Programación asíncrona.
• Optimización de rendimiento., * Graph Databases.
• Cypher.
• Gremlin.
• SPARQL.
• Modelado de grafos.

Cloud

Experiencia en:

• AWS (muy valorado).
• Azure.

IA Generativa

Experiencia con:

• AWS Bedrock.
• LLMs.
• Prompt Engineering.
• Sistemas RAG.

El proyecto está orientado a crear capacidades avanzadas de acceso y explotación de información estructurada y no estructurada dentro de un entorno bancario altamente regulado.