E-Artspace ed Executive hanno congiuntamente attivato il progetto di ricerca eKEES. L'obiettivo del progetto è di sviluppare una completa implementazione della architettura KEES scalabile a livello di big data.
Cerchiamo candidati per una borsa di studio di un mese, attivabile nel periodo agosto-ottobre, per effettuare analisi comparativa sulle performance di un quadstore RDF utilizzando differenti OWL2 entailment regimes. Non è richiesta presenza fisica. I risultati della ricerca saranno pubblicati su prestigiose riviste. Gradita la conoscenza di Chef, Vagrant, AWS. Necessaria la conoscenza di Ubuntu, Tomcat, git e SPARQL .
Cerchiamo inoltre un professional con competenze su Pyton, RDF e Chef per una breve commessa.