Senior Data & AI Architect / Technical Lead Te imaginas participando en la transformación de las principales organizaciones nacionales e internacionales?

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El rol de GenAI Expert es responsable de liderar el diseño, desarrollo e industrialización de capacidades de inteligencia artificial generativa en la organización.

Este perfil combina una sólida base técnica con visión estratégica y capacidad de ejecución, actuando como nexo entre negocio, arquitectura e ingeniería para asegurar una adopción optimizado, segura y escalable de GenAI.

Será el referente técnico en el uso de modelos generativos (LLMs y multimodales), definiendo arquitecturas de referencia, estándares de integración y buenas prácticas para su uso en entornos corporativos.

Participará activamente en el diseño de soluciones avanzadas como asistentes virtuales, agentes autónomos y sistemas basados en RAG, garantizando su alineamiento con las necesidades del negocio.

Asimismo, liderará la evolución de plataformas de integración GenAI (GenAI Gateway), habilitando el consumo controlado de modelos a través de patrones de seguridad, observabilidad y gobierno.

Tendrá un papel clave en la evaluación de tecnologías, validación mediante pruebas de concepto y despliegue en producción.

El GenAI Expert también impulsará el uso responsable de la IA, estableciendo mecanismos de control, evaluación y cumplimiento normativo.

Como líder técnico, colaborará con equipos multidisciplinares, promoviendo estándares, acelerando la adopción de GenAI y contribuyendo a la generación de valor a través de la innovación.

Responsabilidades principales 1.

Diseño y desarrollo de soluciones GenAI - Diseñar y desarrollar aplicaciones basadas en LLMs (agentes, asistentes, sistemas RAG).

- Construir APIs, microservicios y pipelines de inferencia integrados con sistemas corporativos.

- Aplicar técnicas como prompt engineering, evaluación de modelos y optimización de respuestas.

2.

Arquitectura y plataforma GenAI - Definir arquitecturas escalables y seguras para soluciones GenAI.





- Diseñar y evolucionar plataformas tipo GenAI Gateway para la gestión del consumo de modelos.

- Establecer patrones para arquitecturas MCP y A2A, asegurando interoperabilidad entre agentes y servicios.

3.

Integración y ecosistema tecnológico - Integrar modelos de proveedores como OpenAI, Azure OpenAI, AWS Bedrock o Vertex AI.

- Implementar gateways y soluciones de integración (Kong, NGINX, Apigee, etc.).

- Asegurar la integración con IAM, redes, observabilidad y CI/CD.

4.

Evaluación, seguridad y gobierno - Definir métricas de calidad, coste y rendimiento de modelos generativos.

- Implementar controles de seguridad, privacidad y uso responsable de la IA.

- Establecer marcos de gobierno para el consumo y monitorización de modelos.

5.

Industrialización y delivery - Liderar el despliegue de soluciones en entornos productivos.

- Automatizar infraestructuras mediante IaC y prácticas DevSecOps.

- Desarrollar componentes reutilizables y acelerar la adopción.

6.

Liderazgo técnico e innovación - Actuar como referente técnico y mentor para equipos multidisciplinares.

- Definir roadmap técnico y promover buenas prácticas.

- Evaluar nuevas tecnologías y detectar oportunidades de innovación.

Requisitos Experiencia técnica - +5 años en desarrollo de software, arquitectura o soluciones de IA/ML.

- Experiencia en desarrollo con LLMs y GenAI (OpenAI, Azure OpenAI, Bedrock, Vertex AI).

- Conocimiento de RAG, agentes, prompt engineering y evaluación de modelos.

- Experiencia en arquitecturas cloud (AWS, Azure o GCP) y microservicios.

- Dominio de Python (y deseable Go o Node.js).

- Experiencia con API Gateways (Kong, NGINX, Apigee) e integración de sistemas.

- Conocimiento de CI/CD e Infraestructura como Código (Terraform, CloudFormation).

- Experiencia en seguridad (IAM, autenticación, autorización).





Conocimientos en GenAI - Arquitecturas multi-LLM y desacoplamiento de proveedores.

- MCP y arquitecturas Agent-to-Agent (A2A).

- LLMOps / MLOps y observabilidad de modelos.

- Seguridad, guardrails y uso responsable de IA.

Habilidades deseables - Experiencia liderando equipos o iniciativas técnicas.

- Certificaciones cloud.

- Experiencia en entornos regulados.

- Conocimiento de frameworks de agentes (LangChain, Semantic Kernel).

Competencias personales - Pensamiento estratégico con orientación a ejecución.

- Capacidad de comunicación con negocio y tecnología.

- Liderazgo técnico y colaboración en entornos complejos.

Idiomas - Inglés B2 o superior.

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