1043 - Data Engineer (Neo4j/Cypher/Knowledge Graphs) · Semi-Senior · Remoto · Argentina

Ubicación: Argentina
Modalidad: 100% remoto
Tipo de contratación: Relación de dependencia (full-time)
Industria / Proyecto: LegalTech / Inteligencia Legal y Regulatoria con IA
Zona horaria: Argentina (ART / UTC-3)
Seniority: Semi-Senior (3 a 5 años de experiencia)

Conocé Darwoft

En Darwoft desarrollamos software que genera impacto real.

Somos una compañía tecnológica latinoamericana que trabaja junto a empresas de diferentes partes del mundo, creando soluciones digitales innovadoras, escalables y de alto valor.

Nuestra cultura combina excelencia técnica, colaboración, aprendizaje continuo y una robusto orientación a las personas.

La Inteligencia Artificial forma parte de nuestra manera de trabajar, innovar y resolver problemas. Buscamos incorporar nuevas tecnologías para construir mejores productos y potenciar las capacidades de nuestros equipos.

Si te apasiona la tecnología, disfrutás resolver desafíos complejos y querés participar en proyectos donde tu trabajo tenga impacto, nos encantaría conocerte.

Sobre el rol

Estamos buscando un/a Data Engineer Semi-Senior con experiencia práctica en Neo4j, Cypher y modelado de datos en grafos para sumarse a un proyecto innovador de LegalTech enfocado en transformar la manera en que se organiza, conecta y consulta información legal, tributaria, contable y regulatoria.

Vas a participar en el desarrollo y evolución de un Knowledge Graph que permitirá relacionar grandes volúmenes de información,



identificar conexiones semánticas y potenciar soluciones de búsqueda inteligente basadas en Inteligencia Artificial.

Esta posición combina Data Engineering, Graph Databases e Inteligencia Artificial , con un fuerte enfoque en la construcción de soluciones productivas, escalables y mantenibles.

Trabajarás junto a equipos de Data Science, Backend e IA para transformar modelos conceptuales, taxonomías y ontologías en estructuras de grafos eficientes que alimenten arquitecturas de recuperación de información como RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Buscamos una persona con una base sólida en ingeniería de datos, experiencia real trabajando con Neo4j y motivación por seguir desarrollándose en Knowledge Graphs, búsqueda semántica y GraphRAG.

¿Qué vas a hacer?

- Modelado de grafos: Diseñar, implementar y mantener modelos de datos en Neo4j, representando entidades, relaciones, jerarquías y estructuras complejas de información.
- Ingeniería de datos: Construir y optimizar pipelines ETL/ELT para ingesta, transformación, validación y actualización de datos estructurados y no estructurados.
- Desarrollo con Cypher: Crear y optimizar consultas complejas para recuperación de información, navegación de relaciones y procesamiento de datos en grafos.




- Implementación de Knowledge Graphs: Transformar taxonomías, ontologías y modelos conceptuales definidos por Data Science en estructuras productivas dentro de Neo4j.
- Integración con IA y RAG: Participar en la integración de Neo4j con embeddings, búsqueda vectorial y arquitecturas de recuperación semántica.
- Optimización de performance: Mejorar consultas, estrategias de indexación, consistencia de datos y escalabilidad de la base de grafos.
- Integración con Backend: Desarrollar integraciones mediante Python o Node.js para conectar los datos del grafo con aplicaciones, APIs y servicios internos.
- Calidad de datos: Implementar validaciones, controles automatizados y buenas prácticas para garantizar la integridad y confiabilidad de la información.
- Trabajo interdisciplinario: Colaborar con especialistas en Data Science, Inteligencia Artificial y desarrollo de software para evolucionar la arquitectura de datos.

¿Qué buscamos?

- Experiencia: Entre 3 y 5 años de experiencia profesional en Data Engineering, Data Platform Engineering o posiciones similares.
- Neo4j: Experiencia práctica diseñando, implementando y manteniendo soluciones basadas en bases de datos de grafos.
- Cypher: Buen dominio del lenguaje para desarrollar consultas complejas, recorrer relaciones y optimizar operaciones sobre grafos.
- Modelado de datos: Conocimiento de modelos Property Graph, nodos, relaciones, labels, propiedades y buenas prácticas de diseño.
- ETL/ELT: Experiencia desarrollando pipelines de ingesta, transformación

📌 1043 - Data Engineer (Neo4j/Cypher/Graphs) · SSer · Remoto · Argentina (Córdoba)
🏢 Darwoft
📍 Córdoba