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Engenheiro(a) de Dados Pleno - Grafos Semânticos - Recife

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📍 Recife, PE🏢 Híbrido
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Descrição da Vaga

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.
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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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Informações Adicionais

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