Knowledge Engineer

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Инженер по знаниям в консалтинговую компанию Fusion Consulting (Life Sciences). Проектирование корпоративных онтологий и графов знаний, формализация бизнес-логики в машиночитаемые структуры для AI-систем и аналитики.

Задачи

• Проектировать и строить корпоративные онтологии и графы знаний: иерархии сущностей, типы связей и правила вывода для корректного рассуждения AI-систем над коммерческими данными
• Формализовать представления знаний: переводить бизнес-определения и модели данных в машиночитаемые форматы (OWL, RDF), обеспечивая согласованность, переиспользуемость и масштабируемость
• Совместно с экспертами предметной области выявлять и формализовать доменную логику в структурированные онтологии и таксономии
• Поддерживать чёткие семантические границы между онтологией, семантической моделью данных и графом знаний совместно с дата-моделлерами и semantic-инженерами
• Приводить знания в соответствие с внутренними стандартами и лучшими практиками Semantic Web, участвовать в разработке правил governance
• Обеспечивать поддержку широкого спектра потребителей: разговорная аналитика, AI-агенты, кросс-доменные рассуждения

Требования

• 3–5 лет опыта в инженерии, семантическом моделировании или управлении информацией/знаниями
• Владение моделированием онтологий и таксономий, языками формального представления (RDF, OWL, SKOS)
• Практический опыт построения корпоративных онтологий и графов знаний (Stardog, AWS Neptune)
• Умение работать с экспертами предметной области и переводить бизнес-определения в машиночитаемые структуры
• Опыт работы с графовыми базами данных и платформами графов знаний, включая запросы на SPARQL
• Сильные коммуникативные навыки, решение проблем и управление стейкхолдерами с фокусом на переиспользование и масштабируемость
• Понимание регуляторных требований, практик управления данными и отраслевых трендов
• Свободное владение английским языком (устно и письменно)

Условия

• Годовой бюджет на обучение и профессиональное развитие
• Регулярные воркшопы и тренинги для развития технических и soft skills
• Конкурентная зарплата и пакет бенефитов
• Реферальная программа с вознаграждением
• Помощь с визами, разрешениями и международными назначениями
• Локальные бенефиты в зависимости от страны проживания
• Плоская структура, коллаборативная культура, международная команда

Навыки

• RDF
• OWL
• SKOS
• Stardog
• AWS Neptune
• SPARQL
• Knowledge Graphs
• Ontology Modeling
• Taxonomy
• Semantic Web
• Graph Databases