Buscamos un/a Agentic AI & ITSM/AIOps Solutions Architect para diseñar soluciones empresariales basadas en IA generativa, agentes inteligentes, RAG, automatización, observabilidad y orquestación de workflows complejos, especialmente aplicadas a contextos de soporte, operación, ITSM, AIOps y gestión de servicios.

Todos los posibles candidatos deben leer con atención los siguientes detalles de este trabajo antes de presentar una candidatura.
La persona será responsable de definir modelos de agentes, herramientas, memoria, contexto, flujos de decisión, recuperación de evidencias, automatización asistida, scoring, validación humana y mecanismos de mejora continua. Se requiere un perfil senior, con visión técnica y capacidad hands‑on para acompañar la implementación de soluciones IA aplicadas a procesos reales de negocio y operación.

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- Diseñar soluciones de IA generativa aplicadas a procesos empresariales y operativos.
- Definir arquitecturas agentic: agentes, subagentes, tools, memoria, contexto, workflows y puntos de control.
- Diseñar flujos IA aplicados a procesos ITSM/AIOps:



clasificación, priorización, asignación, diagnóstico, resolución, escalado, cierre, reapertura y aprendizaje continuo.
- Definir patrones RAG sobre documentación, bases de conocimiento, tickets históricos, work notes, KEDB, KB, runbooks, fuentes corporativas, logs, métricas y trazas.
- Diseñar estrategias de prompting avanzado, generación estructurada, recuperación de evidencias y evaluación de respuestas.
- Definir modelos de scoring: confianza, similitud, riesgo, criticidad, elegibilidad de automatización y calidad de respuesta.
- Diseñar mecanismos human‑in‑the‑loop, policy gates y criterios para diferenciar entre automatización asistida, supervisada o autónoma.
- Integrar agentes IA con APIs, sistemas internos, plataformas cloud, herramientas ITSM, herramientas de observabilidad, servicios externos y fuentes de datos corporativas.
- Participar en la identificación de casos candidatos a a

📌 Agentic AI (Madrid)
🏢 T-Systems Iberia
📍 Madrid