Engenheiro(a) de Dados Pleno - Grafos Semânticos - Recife
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A Deloitte busca um(a) Engenheiro(a) de Dados Pleno para atuar no time de Delivery Center, focado em Grafos Semânticos. O profissional será responsável por definir e evoluir modelos semânticos e ontologias, desenvolver e otimizar consultas SPARQL, e implementar processos de geração, transformação e carga de RDF em larga escala.
Responsabilidades
- Definir e evoluir modelos semânticos e ontologias utilizando RDF e OWL.
- Desenvolver e otimizar consultas SPARQL.
- Projetar modelos semânticos considerando representação e tratamento de informações temporais.
- Implementar processos de geração, transformação e carga de RDF em larga escala.
- Definir estratégias de ingestão incremental de dados em grafos.
- Desenvolver integrações entre pipelines de dados, Databricks e soluções de Knowledge Graph.
- Atuar no tuning e dimensionamento de triple stores.
- Avaliar e definir configurações de cluster de acordo com volume, desempenho e escalabilidade.
- Analisar consumo de memória, capacidade e performance das plataformas de grafos.
- Apoiar tecnicamente decisões de arquitetura e evolução da solução.
Requisitos
- ✓Superior completo em TI ou pós-graduação e/ou MBA em áreas correlatas a Tecnologia da Informação.
- ✓Experiência com modelagem semântica e ontologias.
- ✓Conhecimento sólido de RDF, OWL e SPARQL.
- ✓Experiência com modelagem de dados temporais.
- ✓Experiência em engenharia de dados aplicada a grafos.
- ✓Experiência com geração, transformação e carga de dados RDF em larga escala.
- ✓Conhecimento de estratégias de ingestão incremental de dados.
- ✓Experiência na integração de pipelines de dados com Databricks.
- ✓Experiência com tuning, otimização e dimensionamento de triple stores.
- ✓Conhecimento de arquiteturas distribuídas e ambientes em cluster para plataformas de grafos.
- ✓Capacidade de análise de consumo de memória, capacidade computacional e desempenho de ambientes de dados.
- •Experiência na integração de grafos de conhecimento com agentes de IA.
- •Conhecimento e experiência prática com LLMs (Large Language Models) e arquiteturas de IA generativa.
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