Buscamos 3 AI Platform Architects para diseñar y construir la plataforma de IA corporativa de una entidad financiera de referencia. Arquitectura sobre ecosistema híbrido: multicloud, on-prem y Mainframe. El reto
El objetivo es que puedan construir, desplegar y operar capacidades de IA y sistemas agénticos de forma autónoma, segura y trazable. Diseñar sobre tecnología inmadura en un sector donde cada decisión tiene que ser auditable.
~3 posiciones abiertas
~ Diseñar y construir la capa de acceso y mediación a modelos (AI gateway): credenciales, enrutado, cuotas y control de coste
~ Definir la arquitectura de los sistemas agénticos: orquestación, gestión de contexto, integración de herramientas (MCP, function calling) y patrones RAG
~ Harness engineering: diseñar el contexto de ejecución de los agentes (contexto, herramientas, aislamiento, permisos y verificación) para que el resultado sea repetible y revisable
~ Montar el gobierno de modelos: ciclo de vida de los modelos aprobados, criterios de selección, evaluación de calidad y trazabilidad de uso
~ Integrar la IA en el SSDLC: pipelines CI/CD, IaC y ejecución de agentes en Kubernetes
~ Diseñar los controles de seguridad específicos de IA (prompt injection, fuga de datos, aislamiento de ejecución) y la observabilidad del coste
~ Bajar al barro:



tomar decisiones técnicas en contexto real y responder de que lo construido sea coherente con el diseño
~+5 años de experiencia consolidada en arquitectura técnica en tu dominio de especialización
~ Experiencia profunda y demostrable en al menos uno de estos entornos, entendiendo bien el modelo híbrido: on-prem (Kubernetes on-prem, VMware) o cloud (Azure, AWS, GCP)
~ Diseño e implantación de plataformas de IA de autoservicio: AI gateway, credenciales, enrutado, cuotas, control de coste
~ Arquitectura de sistemas agénticos: orquestación, gestión de contexto, MCP, function calling, RAG
~ Harness engineering y gobierno de modelos
~ Seguridad específica de IA y observabilidad del uso de modelos
~ Integración de IA en el SSDLC: CI/CD, IaC, agentes en Kubernetes
~ Comunicación técnica clara con equipos de tecnología y criterio sobre qué se automatiza y qué necesita control humano
~ Marco regulatorio de IA en sector financiero: EU AI Act, DORA, riesgo de terceros y de proveedores de modelos
~ MLOps o LLMOps: modelos propios o autoalojados, fine-tuning, gestión de artefactos
~ Entornos Mainframe y su integración con la plataforma
~ Adopción de herramientas de asistencia al desarrollo con IA a escala de organización
~ Experiencia en banca o sectores regulados

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📌 Arquitecto de plataforma (España)
🏢 Shakers
📍 España