Te imaginas participando en la transformación de las principales organizaciones nacionales e internacionales?

En Deloitte estamos comprometidos con generar un impacto en la sociedad, en nuestros clientes y en ti. El rol de GenAI Expert es responsable de liderar el diseño, desarrollo e industrialización de capacidades de inteligencia artificial generativa en la organización.

Se pueden requerir diversas habilidades interpersonales y experiencia para el siguiente puesto. Por favor, asegúrese de consultar la descripción a continuación con atención.

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 eficiente, 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 principales1.Diseño y desarrollo de soluciones GenAIDiseñar 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 GenAIDefinir 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 tecnológicoIntegrar 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 gobiernoDefinir 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 deliveryLiderar 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 innovaciónActuar como referente técnico y mentor para equipos multidisciplinares.

Definir roadmap técnico y promover buenas prácticas.

Evaluar nuevas tecnologías y detectar oportunidades de innovación.

RequisitosExperiencia 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 GenAIArquitecturas 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 deseablesExperiencia liderando equipos o iniciativas técnicas.

Certificaciones cloud.

Experiencia en entornos regulados.

Conocimiento de frameworks de agentes (LangChain, Semantic Kernel).Competencias personalesPensamiento estratégico con orientación a ejecución.

Capacidad de comunicación con negocio y tecnología.

Liderazgo técnico y colaboración en entornos complejos.

IdiomasInglés B2 o superior.

Cómo es trabajar en Deloitte?ð Proyectos de alto impacto donde tendrás un largo recorrido y aprendizaje Un día a día híbrido-flexible: tendrás flexibilidad horaria y un buen equilibrio entre el teletrabajo y e

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