Architekt Rozwiązań IT (Solution Architect)

Knowledge Engineer (Mid/Senior)

1. Must-have (wymagania kluczowe)

a. Min. 2–5 lat doświadczenia w pracy z danymi / wiedzą / wyszukiwaniem / NLP / knowledge bases (w dowolnej kombinacji)

b. Praktyczna umiejętność wdrażania ontologii w realny system:

c. mapowanie dokumentów → encje / klasy / relacje

d. tagowanie i budowa metadanych

e. utrzymywanie słowników synonimów i aliasów

f. Zrozumienie jak działa “AI search”:

g. indeksowanie dokumentów, chunking

h. embeddingi

i. retrieval + reranking

j. filtrowanie po metadanych i kontekście użytkownika

 

2. Umiejętność pracy na nieustrukturyzowanych danych:

a. PDF / Word / intranet / SharePoint / Confluence itp.

b. identyfikowanie “co jest treścią”, a co szumem

c. Umiejętność projektowania i uruchamiania procesu półautomatycznego:

d. ekstrakcja encji (NER)

e. normalizacja nazw

f. deduplikacja pojęć

g. walidacja jakości

h. Praktyczne podejście do jakości: testy na zestawie pytań, poprawianie na podstawie błędów

 

3. Techniczne must-have

a. Swoboda w danych i automatyzacji:

b. SQL (min. średniozaawansowany)

c. Python (min. podstawy/scripting mile widziane jako standard)

d. Praca z API / pipeline:

e. pobieranie danych, walidacja, aktualizacja indeksów

f. Umiejętność dokumentowania i utrzymania “workflow” w repo (np. Git)

9. Nice-to-have (mile widziane)

a. Znajomość technologii semantycznych:

b. RDF / OWL (choćby praktyczne podstawy)

c. SPARQL

d. Doświadczenie z grafami:

e. Neo4j lub inne bazy grafowe

f. Doświadczenie z narzędziami adnotacji danych / automatyzacji labelingu

g. Doświadczenie w projektach RAG / LLMOps

h. Wiedza domenowa z bankowości lub organizacji regulowanej

 

{"latitude":"52.235840","longitude":"21.011959","iso":"pl","locality":"Warszawa","region1":"Mazowieckie","region2":"Warszawa","region3":"Warszawa","postcode":"00-002","country":"Polska"}