Portugal
Capgemini
Chain IQ
Ingénieur Données - Sémantique & Modèles de Domaine
Portugal
Lisbon, Portugal · Portugal
Traduction automatique. Consultez l’original.
Objectif du rôle
Chez Chain IQ, vos idées avancent vite.
Nous construisons les fondations sémantiques et graphiques pour une plateforme d'approvisionnement native en IA. Ce rôle définit et fait évoluer les ontologies, les graphes de connaissances et les graphes de contexte qui permettent aux applications, à l'analytique, aux flux de travail et aux agents IA de comprendre les données d'approvisionnement de manière cohérente.
Vous modéliserez le sens métier, les entités, les relations, les événements et le contexte qui se situent sous la couche d'intelligence de la plateforme.
Il ne s'agit pas de sémantique de tableau de bord. C'est le socle sémantique pour la récupération, le raisonnement, l'orchestration d'agents, l'automatisation des flux de travail et le support à la décision.
Chain IQ – Créez. Dirigez. Ayez un impact.
Chain IQ est un partenaire mondial de services d'approvisionnement piloté par l'IA, dont le siège est à Baar, en Suisse, avec des opérations dans les principaux centres et 16 bureaux dans le monde.
Nous fournissons des solutions d'approvisionnement sur mesure, de bout en bout, qui permettent la transformation, favorisent la scalabilité et génèrent des réductions substantielles des dépenses indirectes de nos clients.
Notre culture est fondée sur l'innovation, l'entrepreneuriat, la prise de responsabilité et l'impact. Ici, votre voix compte - les idées audacieuses sont encouragées et l'action suit l'ambition.
RESPONSABILITÉS
- Définir et maintenir les ontologies d'approvisionnement couvrant les entités, attributs, relations, événements, états et concepts métier.
- Être responsable du modèle sémantique pour les domaines clés tels que les fournisseurs, les contrats, les obligations, les événements d'approvisionnement, les catégories, les risques, les économies et les flux de travail opérationnels.
- Concevoir et faire évoluer les graphes de connaissances d'approvisionnement représentant les entités, les relations, les dépendances, les événements et le contexte métier.
- Définir les modèles de graphes de contexte utilisés pour assembler les informations pertinentes pour les utilisateurs, les flux de travail, les systèmes de récupération et les agents IA.
- Modéliser explicitement les relations temporelles, les états de cycle de vie, la provenance, la hiérarchie, la propriété et les structures de dépendance.
- Définir des modèles de construction de graphes reliant les données structurées, les documents, les communications, les événements de flux de travail et les signaux externes aux entités canoniques.
- Établir des approches pour la résolution d'entités, la normalisation des fournisseurs, la déduplication, la gestion des identités et la confiance dans les relations.
- Définir les règles de validation et les attentes de qualité pour les structures d'ontologie et de graphe.
- Assurer que les modèles sémantiques et de graphe prennent en charge la récupération, le raisonnement, les recommandations, l'automatisation des flux de travail et l'exécution agentique.
- Collaborer avec les équipes Architecture de données, Ingénierie de données, Produit, IA, Domaine et Gouvernance pour garantir que les structures de graphe sont techniquement réalisables, gouvernées et utiles.
- Aider à éliminer la logique métier dupliquée des tableaux de bord, applications et outils de flux de travail en déplaçant le sens vers des actifs sémantiques et graphiques partagés.
PROFIL RECHERCHÉ
- Expérience en modélisation sémantique, conception d'ontologies, graphes de connaissances, modélisation de données graphiques ou modélisation de domaine.
- Solide compréhension des entités, relations, événements, états de cycle de vie et contexte métier.
- Capacité à traduire des concepts d'approvisionnement complexes en structures sémantiques et graphiques réutilisables.
- Familiarité avec les bases de données graphes, les concepts RDF/graphes de propriétés, les ontologies, les taxonomies ou la représentation des connaissances.
- Compréhension de la résolution d'entités, de la normalisation, de la provenance, de la lignée et de la gestion des métadonnées.
- Capacité à concevoir des modèles qui prennent en charge à la fois l'interprétation humaine et le raisonnement machine.
- Aisance à collaborer avec des ingénieurs de données, des architectes, des équipes produit, des experts du domaine et des ingénieurs IA.
- Grande attention à la cohérence, à l'exactitude et à la maintenabilité sémantique à long terme.
Rejoignez une équipe véritablement mondiale.
Nous offrons un environnement dynamique et international où la haute performance rencontre un véritable objectif. Nous sommes fiers d'être certifiés Great Place to Work et encore plus fiers des personnes qui rendent cela possible. Façonnons ensemble l'avenir de l'approvisionnement.
Informations pour les agences : Les candidatures envoyées ou téléchargées par des agences de placement ou similaires ne sont pas souhaitées, ne seront donc pas prises en considération et seront supprimées.
Plus d’opportunités avec un seul profil
Vous souhaitez accéder à plus de postes sans répéter tout le processus ? Créez votre profil pour être trouvé par les entreprises utilisant Nort.
Créer mon profil