Knowledge & Semantic Data Architect

Reale ITES, nata l’1 gennaio 2015, rappresenta per il Gruppo Reale Mutua la prima esperienza di realtà transnazionale e ha l’obiettivo di essere un centro di competenza specializzato nei servizi IT, come è sintetizzato nell’acronimo ITES che corrisponde a Information Technology Engineering Services.

Un’azienda nata all’interno di una realtà consolidata che ha alle spalle una lunga storia e davanti un percorso impegnativo.

Una realtà che nasce dall’idea di mettere insieme uomini e donne di Italia e Spagna per creare una piattaforma unica informatica e sfruttare tutte quelle sinergie che sono necessarie per un gruppo, come il Gruppo Reale Mutua.

Nella realtà lavorativa l’IT è diventata per tutte le aziende un fattore di forte competitività e la missione di Reale ITES è quella di riuscire a migliorare i processi informativi, fornire possibilità operative semplici e veloci, aumentare l’efficienza e l’efficacia dei processi, allo scopo di dare al cliente finale un prodotto eccellente e al Gruppo un elemento competitivo in più.

Per rappresentare questa realtà è stato creato inizialmente un GEIE (Gruppo Europeo di Interesse Economico) con una sede primaria a Torino e una sede secondaria a Madrid con circa 450 dipendenti, 330 dislocati presso le sedi di Torino e 120 a Madrid.

Cerchiamo una risorsa che ci supporti nella definizione e nell'evoluzione dell'architettura della conoscenza semantica, contribuendo a trasformare dati, significati e conoscenza aziendale in un patrimonio strutturato, governato e riutilizzabile.

La persona lavorerà trasversalmente con stakeholder di business e team Data, Architecture, Governance e Technology, contribuendo alla definizione di modelli, standard e principi per la gestione di ontologie, Knowledge Graph e asset semantici.Attività dell’ufficio:

• Definire e governare l’architettura della conoscenza semantica dell’organizzazione, assicurando coerenza, riuso, tracciabilità e allineamento con le priorità di business.

• Organizzare il patrimonio di conoscenza in domini, moduli e livelli controllati di specializzazione, distinguendo gli asset condivisi da quelli specifici per società, Paese, funzione, dominio o iniziativa.

• Stabilire principi, metodologie e controlli per la creazione, validazione, approvazione, pubblicazione, modifica e dismissione di ontologie, Knowledge Graph e relativi asset semantici.

• Coordinare Data Owner, Ontology Engineer, Data Governance, Data Product, architettura, piattaforme e team AI per garantire una gestione integrata e governata della conoscenza.

Attività in cui sarà coinvolta la risorsa:

• Definire e mantenere la target architecture della conoscenza semantica, le mappe dei domini, i confini tra ambiti e i criteri di riuso, estensione, modularità e interoperabilità.

• Definire il framework di Knowledge Governance, inclusi ownership, provenienza, versionamento, tracciabilità, validazione, qualità, stati del contenuto e controlli proporzionati a criticità e rilevanza normativa.

• Assicurare che per l’approvazione del significato di business sia identificato un Data Owner responsabile, senza sostituirne l’accountability.

• Definire principi, metodologie, standard di modellazione, convenzioni di naming e criteri di qualità per le ontologie; riesaminare i design rispetto ad architettura e governance.

• Coordinare la risoluzione dei conflitti semantici cross-domain, gestire eccezioni ed escalation e richiedere remediation quando i requisiti non sono soddisfatti.

• Prioritizzare l’evoluzione del portafoglio di asset semantici in base a valore, rischio, riuso e coerenza architetturale, mantenendo una roadmap coordinata.

• Definire il ruolo e i requisiti di governance dei Knowledge Graph, inclusi provenienza, qualità, accesso, ciclo di vita, allineamento alle versioni ontologiche e relazione con metadati e asset fisici.

• Definire i requisiti funzionali, di governance e collaborazione per gli strumenti di gestione di ontologie e Knowledge Graph e partecipare alla loro selezione con il platform owner designato.

• Definire come la conoscenza semantica governata deve essere esposta e consumata da Data Product, applicazioni, piattaforme e sistemi di intelligenza artificiale.

• Stabilire controlli per lo sviluppo ontologico e il Semantic Linking assistiti da AI, garantendo che le proposte generate restino identificate come tali fino a revisione e approvazione.

• Approvare l’allineamento architetturale e di Knowledge Governance prima della pubblicazione, mantenendo evidenze di review, decisioni, eccezioni e approvazioni.

• Promuovere l’adozione degli asset semantici governati e predisporre linee guida, materiali di enablement e pratiche operative per contributor e consumer autorizzati.

Requisiti e conoscenze

• Esperienza in knowledge architecture, Knowledge Governance, Data Governance o Enterprise Data Management.

• Esperienza nella definizione di architetture concettuali, confini di dominio, modelli di governance, ownership e controlli di ciclo di vita.

• Conoscenza solida di ontologie, Knowledge Graph, modelli semantici, metadati e gestione del ciclo di vita della conoscenza.

• Comprensione del Semantic Linking e della relazione tra conoscenza concettuale, Data Product, applicazioni e asset dati fisici.

• Esperienza nella definizione di metodologie, standard, meccanismi decisionali, provenienza, versionamento, validazione e framework di qualità.

• Capacità di tradurre strategia e bisogni organizzativi in un’architettura coerente e di coordinare stakeholder di business, dati, architettura e tecnologia.

• Nice to have: esperienza nella valutazione di strumenti per la gestione di ontologie o Knowledge Graph e familiarità con linguaggi ontologici, standard semantici e tecnologie a grafo.

• Nice to have: conoscenza dei modelli operativi Data Product e delle piattaforme dati, nonché dei pattern di AI basati su conoscenza governata.

• Nice to have: esperienza in ambienti regolamentati, data intensive, multidominio, multinazionali o multilingue.

• Nice to have: esperienza nella gestione di portafogli di conoscenza semantica o di modelli concettuali enterprise.

Completano il profilo:

• Pensiero strategico e sistemico, capacità di astrazione, decomposizione dei domini e progettazione di architetture concettuali.

• Leadership trasversale, influenza senza esclusivo ricorso all’autorità gerarchica e capacità di facilitare decisioni tra stakeholder diversi.

• Capacità di definire governance e standard, gestire conflitti semantici, priorità e roadmap e assumere decisioni basate su evidenze.

• Comunicazione chiara di modelli concettuali complessi e produzione di documentazione architetturale, di governance e operativa rigorosa.

• Orientamento alla coerenza, al riuso, alla tracciabilità e all’evoluzione controllata della conoscenza come patrimonio organizzativo.

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

Ral a partire da: 45.000€

La ricerca è rivolta ai candidati ambosessi (l.903/77). Ti preghiamo di leggere l'Informatica Privacy ai sensi dell'Art. 13 del Regolamento (UE) 2016/679 sulla protezione dei dati (GDPR).