- Страна
- Польша
Ontology Engineer
Оценка ИИИнтересная нишевая роль в крупной аутсорс-компании с возможностью удаленной работы из Европы. Проект связан с современными AI-технологиями и аналитикой данных, что дает отличные перспективы для профессионального роста.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует узкоспециализированных знаний в области семантических технологий (RDF, OWL, SPARQL) и графовых БД, а также уверенного владения Python для написания продакшен-кода. Найти специалиста с опытом от 2 лет именно в онтологическом инжиниринге — непростая задача.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для специалистов по графам знаний уровня Middle в Европе рыночные ставки обычно начинаются от 4500 EUR. В Польше и Португалии это предложение будет выглядеть очень конкурентоспособным, в то время как для Нидерландов оно соответствует среднему уровню.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Ontology Engineer Andersen Lab
Местоположение: Польша, Португалия, Нидерланды
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 29.09.2026
Требования:
• Опыт от 2 лет в разработке графов знаний, семантическом моделировании данных или онтологическом инжиниринге
• Знание стандартов W3C: RDF, RDFS, OWL и SPARQL, опыт с triplestore или графовой БД
• Знакомство с SHACL или аналогичными фреймворками валидации графовых данных
• Сильный Python: чистый продакшен-код с тестами и документацией
О компании:
Andersen Lab ищет инженера в проект по построению масштабного графа знаний и AI-решений для работы с данными и идентификацией аудиторий для глобального поставщика аналитики.
Контакт: Откликнуться
Откликнуться в LinkedIn
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- RDF
- RDFS
- OWL
- SPARQL
- Python
- SHACL
- Knowledge Graph
- Semantic Web
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний стандартов семантической паутины.
В чем ключевое различие между RDFS и OWL при моделировании предметной области?
Оценка навыков работы с запросами к графовым данным.
Можете ли вы привести пример сложного SPARQL-запроса с использованием агрегации или фильтрации, который вы оптимизировали?
Проверка опыта обеспечения качества данных в графах.
Как вы использовали SHACL для валидации данных и какие основные ограничения этого фреймворка вы встречали?
Оценка навыков разработки на Python в контексте работы с данными.
Какие библиотеки Python вы предпочитаете использовать для работы с RDF-данными и как вы организуете тестирование такого кода?
Проверка понимания бизнес-ценности графов знаний.
Опишите ваш опыт интеграции графа знаний с AI-решениями или LLM. Какие проблемы возникали при маппинге данных?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
