Informacje o stanowisku

Knowledge Engineer Miejsce pracy: Warszawa Technologie, których używamy Wymagane SQL Python AI Search Knowledge Engineering Praca z danymi nieustrukturyzowanymi Mile widziane RAG / LLMOps Grafy wiedzy / Neo4j RDF / OWL / SPARQL Bankowość Finanse O projekcie Szukamy osoby na stanowisko Knowledge Engineer, która dobrze czuje się w pracy z wiedzą, danymi i wyszukiwaniem opartym o AI. Jeśli lubisz porządkować chaos informacyjny, przekładać nieustrukturyzowane treści na sensowne struktury i realnie wpływać na jakość wyszukiwania – to może być miejsce dla Ciebie. Twój zakres obowiązków Projektowanie i wdrażanie ontologii w działających systemach Praca z nieustrukturyzowanymi danymi (PDF, Word, intranet, SharePoint, Confluence itp.) Mapowanie dokumentów na encje, klasy i relacje Budowa i utrzymanie metadanych, słowników synonimów oraz aliasów Współtworzenie i rozwijanie AI search (indeksowanie, chunking, embeddingi, retrieval, reranking) Projektowanie półautomatycznych procesów przetwarzania wiedzy (NER, normalizacja nazw, deduplikacja pojęć) Dbanie o jakość: testy na zestawach pytań, analiza błędów i iteracyjne poprawki Praca z pipeline’ami danych oraz API (pobieranie danych, walidacja, aktualizacja indeksów) Dokumentowanie i utrzymywanie workflow w repozytoriach (np. Git) Nasze wymagania Minimum 2–5 lat doświadczenia w pracy z danymi, wiedzą, wyszukiwaniem, NLP lub bazami wiedzy (w dowolnej kombinacji) Praktyczne doświadczenie we wdrażaniu ontologii w realnych systemach Zrozumienie działania AI search Indeksowanie dokumentów i chunking Embeddingi Retrieval i reranking Filtrowanie po metadanych i kontekście użytkownika Umiejętność pracy z nieustrukturyzowanymi danymi oraz rozróżniania treści od „szumu” Podejście nastawione na jakość i testowanie rozwiązań Swoboda w pracy z danymi i automatyzacją: SQL (min. poziom średniozaawansowany) Python (min. podstawy / scripting) Mile widziane Znajomość technologii semantycznych (RDF, OWL – choćby praktyczne podstawy) SPARQL Doświadczenie z bazami grafowymi (np. Neo4j) Praca z narzędziami do adnotacji danych lub automatyzacji labelingu Doświadczenie w projektach RAG / LLMOps Wiedza domenowa z bankowości lub organizacji regulowanych Tak organizujemy naszą pracę Tak pracujemy u klienta koncentrujesz się na jednym projekcie agile To oferujemy Realny wpływ na to, jak działa wyszukiwanie i zarządzanie wiedzą w organizacji Pracę z nowoczesnymi rozwiązaniami z obszaru AI, search i knowledge engineering Przestrzeń na eksperymentowanie, iterację i rozwój własnych pomysłów Współpracę z zespołem technicznym, który rozumie wagę jakości danych Benefity dofinansowanie zajęć sportowych prywatna opieka medyczna Etapy rekrutacji Rozmowa techniczna Rozmowa z klientem B2B.NET S.A. B2Bnetwork jest polską firmą, specjalizującą się w obszarze Quality Assurance oraz Outsourcingu specjalistów IT. Od 2015r. zarządzamy w całości procesami testowymi u naszych klientów oraz wspieramy w znalezieniu odpowiednich kompetencji w innych obszarach IT. Aplikując, wyraża Pani/Pan zgodę na przetwarzanie przez B2BNetwork swoich danych osobowych zawartych w niniejszym kwestionariuszu aplikacyjnym i aplikacji na potrzeby rekrutacji. Jednocześnie oświadczasz, że podanie przez Panią/Pana danych wykraczających poza katalog określony w Kodeksie pracy i innych właściwych ustaw jest dobrowolne i dla Pani/Pana korzystne.

Warszawa - Oferty pracy w okolicznych lokalizacjach