Ontology, Knowledge Graph Engineer

Reale Group

. Definire, governare ed evolvere l’architettura della conoscenza semantica dell’organizzazione .

Posted 10/15/2026full-timeTurin • ItalyMid-LevelSenior💰 €45,000 per yearWebsite

Tech Stack

Tools & technologies

Python

About the role

Key responsibilities & impact

Definire, governare ed evolvere l’architettura della conoscenza semantica dell’organizzazione
Progettare e mantenere ontologie, tassonomie, vocabolari controllati e modelli semantici a supporto di Knowledge Graph, Data Product, applicazioni, piattaforme dati e soluzioni di intelligenza artificiale
Garantire l’allineamento tra significato di business, metadati, strutture dati fisiche e implementazioni tecnologiche, preservando provenienza, versionamento, qualità e ciclo di vita
Collaborare con Data Owner, Knowledge Manager, Data Custodian, Data Governance Specialist, Data Product team, architetti e specialisti di dominio
Formalizzare concetti, attributi, relazioni, vincoli e regole semantiche approvati
Sviluppare e mantenere moduli ontologici versionati, modulari e interoperabili
Trasformare definizioni e regole di business validate in rappresentazioni semantiche operative e documentare le decisioni di modellazione
Definire e mantenere competency question per misurare copertura e correttezza del modello
Eseguire test di consistenza formale, vincoli e regressione, rilevando concetti mancanti, inferenze indesiderate e modifiche incompatibili
Certificare la validazione tecnica dei release candidate e richiedere la correzione dei difetti prima della pubblicazione
Implementare, validare e mantenere il Semantic Linking tra concetti ontologici e asset dati fisici
Valutare l’impatto tecnico delle modifiche su moduli dipendenti, mapping, Knowledge Graph e sistemi consumer
Supportare l’implementazione e la manutenzione di Knowledge Graph conformi alle versioni ontologiche approvate
Utilizzare strumenti per sviluppo ontologico, reasoning, validazione e grafi; riesaminare le proposte generate con supporto AI
Preparare pacchetti di rilascio, documentazione tecnica e indicazioni per l’integrazione e il consumo degli asset semantici
Escalare al Data Owner le questioni irrisolte sul significato di business e al Knowledge Manager le eccezioni architetturali, metodologiche o di Knowledge Governance

Requirements

What you’ll need

esperienza in ontology engineering, knowledge engineering o tecnologie semantiche, con capacità di trasformare conoscenza di business approvata in modelli formali e operativi
conoscenza solida di modellazione concettuale, ontologie, tassonomie, vocabolari controllati, concetti, relazioni, attributi, vincoli e regole semantiche
esperienza pratica con strumenti di sviluppo, versionamento, reasoning, validazione e revisione di ontologie, inclusa la gestione strutturata della documentazione tecnica
esperienza con Knowledge Graph e tecnologie a grafo, metadata management, Data Lineage e collegamento tra modelli concettuali e asset dati fisici
capacità di realizzare test di consistenza, vincoli e regressione, analisi d’impatto e gestione delle dipendenze tra asset semantici
capacità di comunicare decisioni di modellazione a stakeholder di business e tecnici e di operare in processi governati di validazione e approvazione
Nice to have: conoscenza pratica di RDF/RDFS, OWL, SKOS, SPARQL e SHACL
Nice to have: Python, test ontologici automatizzati, reasoning e inferenza, NLP, Generative AI e tecniche di estrazione della conoscenza assistite da AI
Nice to have: esperienza con graph database, tecnologie di graph query, architetture Data Product e piattaforme dati, cataloghi e strumenti di metadata management
Nice to have: esperienza in contesti regolamentati, data intensive, multidominio, multinazionali o multilingue
Pensiero analitico e strutturato, capacità di astrazione concettuale, precisione e forte attenzione al dettaglio
Approccio sistematico alla validazione e al problem solving, con capacità di individuare ambiguità, contraddizioni e incoerenze formali
Orientamento al riuso, all’interoperabilità, alla manutenibilità e alla tracciabilità degli asset semantici
Collaborazione efficace tra funzioni di business, dati, architettura e tecnologia, con comunicazione chiara di modelli complessi
Autonomia tecnica entro architetture, metodologie, standard e controlli approvati, con corretta gestione delle escalation e dei confini di responsabilità

Benefits

Comp & perks

Modalità di lavoro ibrida: ufficio Torino o Milano + 12gg di smartworking al mese