Semantic Data Architect (Ontology Engineer)

Poszukujemy doświadczonego Semantic Data Architecta (Ontology Engineer), który dołączy do zespołu odpowiedzialnego za budowanie semantycznych fundamentów danych w obszarach R&D oraz produkcji. Firma działa w obszarze Life Science / Healthcare i oferuje pracę w 100% zdalnie.

• Wykształcenie wyższe na kierunku Informatyka, Nauki o Informacji, Bioinformatyka, Data Science lub pokrewnym
• Minimum 3 lata komercyjnego doświadczenia w inżynierii ontologii, modelowaniu semantycznym lub reprezentacji wiedzy
• Biegła znajomość standardów sieci semantycznej: RDF/RDFS, OWL, SPARQL, SHACL
• Doświadczenie w przekładaniu wymagań biznesowych i domenowych na zaawansowane modele semantyczne
• Głębokie zrozumienie zarządzania metadanymi, kontrolowanych słowników oraz interoperacyjności danych
• Umiejętność pracy z różnorodnymi źródłami danych oraz komunikacji z partnerami technicznymi i biznesowymi
• Silnie rozwinięte umiejętności analityczne oraz doskonała komunikatywność
• Komunikatywna znajomość języka angielskiego (B2+)

Nice to have:

• Doświadczenie w branży Life Sciences (biologia, chemia, pharma R&D)
• Znajomość wzorców projektowych w inżynierii ontologii oraz ocena kompromisów architektonicznych
• Zrozumienie i praktyczna znajomość zasad FAIR data principles
• Doświadczenie w środowiskach CMC, systemach automatycznego przechwytywania danych naukowych lub ELN
• Znajomość narzędzi Jira, Confluence oraz doświadczenie w Agile/Scrum

• Projektowanie, rozwój i utrzymanie stabilnych ontologii, modeli semantycznych oraz kontrolowanych słowników (controlled vocabularies)
• Definiowanie i wdrażanie mapowań pomiędzy surowymi danymi źródłowymi a konceptami w strukturach ontologicznych
• Bliska współpraca z ekspertami domenowymi w celu precyzyjnego definiowania terminologii, relacji oraz struktur semantycznych
• Ewaluacja oraz integracja zewnętrznych, istniejących już ontologii tam, gdzie jest to uzasadnione projektowo
• Aktywny udział w procesach zarządzania (governance), tworzenia dokumentacji oraz zarządzania cyklem życia zasobów semantycznych
• Wspieranie integracji modeli semantycznych z grafami wiedzy, platformami zarządzania metadanymi oraz produktami danych
• Zapewnianie spójności semantycznej, interoperacyjności oraz reużywalności modeli danych pomiędzy różnymi domenami