We are knowmad mood

Somos una compañía líder en transformación digital, en constante evolución y a la vanguardia de la tecnología. Nacimos para provocar un cambio real a través de la innovación y el desarrollo sostenible, con la misión de aportar valor a los clientes e impulsar nuestro talento.

Formado por más de 3.000 personas creativas, digitales e innovadoras conectadas a un propósito y capaces de generar conexiones con personas de todo el mundo. Un equipo responsable, flexible y con alta capacidad de adaptación a las necesidades de nuestros clientes y del mercado, a la vez que proporciona valor, visión, creatividad, expertise, profesionalidad y pasión por la tecnología en cada proyecto.

Los valores que marcan nuestro rumbo y nos guían hacia la excelencia son la colaboración, la innovación, el compromiso, la diversión y la confianza.

Buscamos un/a profesional con sólida experiencia en arquitectura tecnológica para participar en el diseño, construcción y evolución de una plataforma corporativa de Inteligencia Artificial. El objetivo será habilitar a los equipos tecnológicos para construir, desplegar y operar capacidades de IA y sistemas agénticos de manera autónoma, segura, escalable y trazable dentro de un ecosistema híbrido.

Tendrás una participación directa tanto en la definición de la arquitectura como en su construcción y evolución, acompañando la plataforma durante todo su ciclo de vida y asegurando la coherencia entre el diseño y su implementación real.

¿Qué es lo que valoramos?

- Experiencia consolidada en arquitectura técnica, habitualmente de 5 años o más dentro de tu ámbito de especialización .

- Experiencia profunda en, al menos,



uno de estos entornos:

- Cloud: Azure, AWS o GCP.

- On-premise: Kubernetes on-premise o VMware.

- Buena comprensión de arquitecturas híbridas y de la integración entre diferentes entornos tecnológicos.

- Experiencia diseñando o implantando plataformas de IA de autoservicio y mecanismos de mediación para el acceso a modelos.

- Conocimiento sólido de arquitecturas de sistemas agénticos, orquestación, gestión de contexto, MCP, function calling y RAG.

- Experiencia o conocimiento avanzado en harness engineering y diseño de entornos de ejecución seguros y controlados para agentes.

- Conocimiento del gobierno del ciclo de vida de modelos de IA, evaluación, selección y trazabilidad.

- Experiencia aplicando principios de seguridad específicos de IA.

- Conocimientos de observabilidad y mecanismos para controlar y optimizar el coste de modelos y agentes.

- Experiencia con CI/CD, IaC y Kubernetes dentro del ciclo de vida de desarrollo.

- Capacidad para diseñar y documentar arquitecturas y resolver problemas técnicos de elevada complejidad.

- Capacidad para trabajar con tecnologías todavía en evolución, diseñando soluciones que reduzcan el acoplamiento a proveedores o modelos concretos.





- Criterio para determinar qué procesos pueden automatizarse mediante IA y cuáles deben mantener mecanismos de supervisión o intervención humana en función del riesgo.

- Capacidad para comunicar decisiones y conceptos técnicos con claridad a distintos equipos de tecnología.

- Comprensión del entorno regulatorio bancario en aquellos aspectos relacionados con la arquitectura y utilización de IA.

- Orientación a producto, entendiendo la plataforma como un producto interno que debe responder a las necesidades de usuarios y equipos reales.

¿Cuáles serían tus funciones?

- Diseñar y evolucionar la arquitectura de la plataforma corporativa de IA sobre entornos híbridos: multicloud, on-premise y Mainframe.

- Construir capacidades de autoservicio para facilitar el consumo de modelos de IA por parte de los diferentes equipos tecnológicos.

- Definir la capa de acceso y mediación a modelos mediante AI Gateway, incluyendo gestión de credenciales, enrutamiento, cuotas y control de costes.

- Diseñar arquitecturas para sistemas agénticos, contemplando orquestación, gestión del contexto, integración de herramientas mediante MCP y function calling, y patrones RAG.

- Diseñar el ambiente de ejecución o harness de los agentes, estableciendo mecanismos de contexto, herramientas, aislamiento, permisos y verificación que permitan obtener resultados repetibles y revisables.

- Definir el gobierno del ciclo de vida de los modelos, incluyendo criterios de selección, modelos aprobados, evaluación de calidad y trazabilidad de uso.

- Incorporar controles específicos de seguridad para IA, especialmente frente a riesgos como prompt injection, fu

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