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.
responsibilities :
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)
requirements-expected :
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)
offered :
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
