Num relance
- Tarefas: Desenvolver e manter gráficos de conhecimento científico para responder a perguntas científicas.
- Empresa: Capgemini Engineering, líder mundial em serviços de engenharia e inovação.
- Benefícios: Ambiente de trabalho híbrido, programas de formação e seguros de saúde.
- Outras informações: Crescimento profissional garantido em uma equipe multicultural e inclusiva.
- Porquê este emprego: Trabalhe em projetos emocionantes que fazem a diferença na ciência e tecnologia.
- Qualificações: Mestrado ou doutoramento em áreas relacionadas e experiência em engenharia de dados.
O salário previsto situa-se entre 135000 - 165000 € por ano.
Na Capgemini Engineering, trazemos uma equipa global de engenheiros, cientistas e arquitetos para ajudar as empresas mais inovadoras do mundo a libertar o seu potencial. Desde carros autónomos a robôs que salvam vidas, os nossos especialistas em tecnologia digital e software pensam fora da caixa ao fornecer serviços únicos de P&D e engenharia em todas as indústrias. Junte-se a nós para uma carreira cheia de oportunidades, onde pode fazer a diferença.
SUA FUNÇÃO
Você irá construir e manter o conteúdo do grafo de conhecimento científico que será utilizado para responder a perguntas científicas. Você transforma conceitos biológicos em modelos RDF alinhados à ontologia, escreve os pipelines em Python que os geram e mantém cada afirmação rastreável à sua fonte e evidência. Você conecta o significado científico e a entrega técnica, de modo que os ativos do grafo sejam precisos, governados e utilizáveis por aplicações de análise e IA.
Principais responsabilidades
- Desenhar modelos de dados baseados em RDF e estruturas semânticas reutilizáveis para genes, proteínas, doenças, fenótipos, compostos e experimentos.
- Mapear dados estruturados e não estruturados para vocabulários controlados e ontologias.
- Desenvolver pipelines em Python para transformação de dados, resolução de entidades e geração de RDF.
- Definir e validar identificadores, relacionamentos, proveniência e evidência.
- Escrever consultas SPARQL para explorar, testar e analisar grafos de conhecimento.
- Implementar verificações automáticas de qualidade semântica e validação de mapeamento (SHACL ou equivalente).
- Colaborar com cientistas e especialistas em ontologia para resolver questões de terminologia, modelagem e qualidade de dados.
- Documentar regras de mapeamento, decisões de modelagem e regras de validação.
- Apoiar a integração de ativos de grafo em soluções de dados, análise e IA a jusante.
SEU PERFIL
- MSc ou PhD (ou experiência profissional equivalente) em biologia, ciências biomédicas, bioengenharia, genética, neurociência, bioinformática, biologia computacional ou área relacionada.
- 3 a 5 anos de experiência em engenharia de dados, engenharia de software, tecnologias semânticas ou trabalho com dados científicos.
- Fortes habilidades em Python e manipulação de dados, e um domínio prático de SQL.
- Modelagem prática de RDF (sujeito, predicado, objeto) e experiência prática com OWL, SPARQL e SHACL, além de RDFS ou lojas de triplas.
- Experiência em projetar mapeamentos de fonte para ontologia ou integrar múltiplas fontes de dados científicos.
- Experiência prática em usar ou desenvolver ontologias, taxonomias, vocabulário controlado ou grafos de conhecimento.
- Compreensão de proveniência, metadados, qualidade de dados e validação de esquema.
- Experiência com conjuntos de dados biológicos ou biomédicos.
- Conhecimento de Git e práticas modernas de desenvolvimento de software.
- Comunicação clara com partes interessadas científicas e técnicas.
- Fluência em inglês.
Qualificações preferenciais
- Experiência prática com Gene Ontology, MONDO, HPO, EFO, UBERON, ChEBI ou outras ontologias do OBO Foundry.
- Bibliotecas da web semântica como RDFLib ou OWLReady2.
- Ligação de entidades, mapeamento de terminologia ou gestão de vocabulário controlado.
- RDF-star, grafos nomeados ou modelagem de grafos de propriedades (Neo4j, GraphDB).
- Conhecimento dos princípios FAIR, governança de metadados científicos e LinkML.
- Experiência em IA agentiva e agentes baseados em LLM, geração aumentada por recuperação, extração de informações ou mapeamento assistido por LLM, com validação da saída.
- Exposição a análises de grafos, similaridade semântica, aprendizado de máquina ou IA generativa.
- APIs, Docker, plataformas em nuvem, orquestração de fluxo de trabalho e pipelines de dados automatizados.
- Experiência em ambientes regulados, como farmacêutico e saúde.
- Fluência em português.
O que procuramos
- Curiosidade científica combinada com disciplina de engenharia.
- Pensamento crítico e atenção à proveniência e qualidade dos dados.
- Conforto com ambiguidade e capacidade de transitar entre significado científico e implementação técnica.
- Uma mentalidade orientada para o impacto em um ambiente dinâmico.
O que você vai adorar em trabalhar aqui
- Junte-se a uma equipe multicultural e inclusiva.
- Aproveite uma atmosfera de apoio que promove o equilíbrio entre vida profissional e pessoal.
- Participe de projetos nacionais e internacionais empolgantes.
- Trabalho híbrido.
- O seu crescimento profissional é central para a nossa missão.
- Programas de formação e certificação.
- Seguro de saúde e vida.
- Programa de referência com bônus por recomendações de talentos.
- Ótimas localizações de escritório.
Sobre a Capgemini
A Capgemini é o parceiro de transformação empresarial para empresas na era da IA. Ajudamos organizações a imaginar e construir um futuro inteligente e sustentável, combinando IA, tecnologia e engenhosidade humana para transformar como operam, inovam e crescem. Com capacidades únicas de ponta a ponta que abrangem estratégia, tecnologia, engenharia e operações inteligentes, reunimos profunda experiência setorial e capacidades líderes de mercado em IA, nuvem e dados para transformar ambições em resultados comerciais mensuráveis em escala. Apoiada por um robusto ecossistema de parceiros e quase 60 anos de experiência, a Capgemini é uma organização global responsável e diversa com mais de 410.000 membros em mais de 50 países.
Empregador para Knowledge Graph Engineer (Life Sciences) in Évora: Capgemini Engineering
A Capgemini Engineering é um excelente empregador, oferecendo um ambiente de trabalho híbrido que promove a colaboração global e a inovação. Com um forte foco no crescimento profissional, os colaboradores têm acesso a oportunidades de desenvolvimento contínuo e a um suporte robusto em projetos desafiadores no setor das telecomunicações. A cultura de trabalho valoriza a personalização de soluções e a automação, permitindo que os engenheiros contribuam significativamente para o sucesso dos clientes enquanto trabalham em tecnologias de ponta.
Dados de contacto:
Equipa de recrutamento de Capgemini Engineering