Data Engineer (Neo4j / Graphs / RAG) · SemiSenior · Remoto · ARG
Ubicación: Argentina Modalidad: Remoto Proyecto: Plataforma de inteligencia legal, tributaria y regulatoria Zona horaria: Argentina Nivel de inglés: Técnico / lectura de documentación
Conocé Darwoft
En Darwoft creamos software que genera impacto real. Pero somos mucho más que tecnología: somos personas trabajando con propósito, colaboración y ganas de construir soluciones digitales relevantes.
Somos una compañía latinoamericana que trabaja junto a clientes de distintas partes del mundo, desarrollando productos tecnológicos con foco en calidad, escalabilidad e innovación. Muchos nos diferencia por nuestra gran naturalización de la IA.
Trabajamos de manera presencial, remota, colaborativa y con una cultura basada en aprendizaje continuo, evolución, excelencia y cercanía humana.
Sobre el rol
Estamos buscando un/a Data Engineer Ssr ( 3, 4, 5 años de experiencia) con experiencia en Neo4j, Knowledge Graphs y arquitecturas RAG para sumarse a un proyecto de alto impacto vinculado a una plataforma de inteligencia legal, tributaria, contable y regulatoria.
La posición combina responsabilidades propias de Data Engineering —modelado de datos, pipelines de ingesta, transformación, calidad, performance y escalabilidad— con un componente avanzado de modelado semántico en grafos .
El objetivo principal será transformar taxonomías, ontologías y relaciones semánticas definidas por el equipo de Data Science en un modelo de grafos productivo, mantenible y escalable , capaz de alimentar un sistema de recuperación semántica basado en RAG.
Vas a trabajar sobre un ecosistema donde conviven extracción de entidades, procesamiento documental, embeddings, búsqueda vectorial, Neo4j y modelos de recuperación semántica. Es una oportunidad ideal para una persona con base sólida en ingeniería de datos y ganas de profundizar en Knowledge Graphs, GraphRAG y AI-powered search .
Qué vas a hacer
- Diseñar, implementar y mantener modelos de datos en Neo4j para representar conceptos, entidades, relaciones semánticas, jerarquías, versiones y dependencias entre contenidos.
- Traducir ontologías y taxonomías definidas por el equipo de Data Science en un esquema de grafos eficiente, utilizando labels, relationship types, properties, índices y constraints.
- Construir y optimizar pipelines de ingesta hacia Neo4j desde fuentes documentales, extractores de entidades, procesos de NLP, Computer Vision u otros sistemas internos.
- Participar en el diseño de flujos de ETL/ELT para carga, transformación, validación y actualización de datos en el grafo.
- Implementar estrategias de chunking, generación de embeddings, indexación y recuperación semántica.
- Trabajar con Neo4j Vector Index para combinar búsqueda vectorial con recorridos de grafos.
- Diseñar s