La inteligencia artificial está transformando la forma de diseñar, construir y evolucionar las plataformas que sostienen a las grandes compañías. Queremos que nos ayudes a liderar esa transformación desde la arquitectura.

En hiberus buscamos un/a Arquitecto/a de Soluciones con visión de negocio, criterio técnico y mentalidad AI-Driven. Alguien capaz de entender retos complejos, cuestionar el problema antes de proponer una solución y convertir las necesidades de grandes organizaciones en plataformas sólidas, escalables y preparadas para evolucionar.

Trabajarás en proyectos de gran envergadura, diseñando soluciones que forman parte de los procesos y servicios core de nuestros clientes. La IA tendrá un papel esencial en dos sentidos: en las capacidades que incorporamos a los productos y servicios, y en la forma de analizar, diseñar, construir y validar el software.

El reto

Diseñarás arquitecturas que respondan a necesidades críticas de negocio: sistemas que deben operar a escala, integrarse con ecosistemas complejos y cumplir exigentes requisitos de seguridad, disponibilidad y resiliencia.

Una parte significativo del reto será ayudar a nuestros clientes a crear y evolucionar plataformas corporativas de IA como productos internos. Estas plataformas permiten que distintos equipos desarrollen, desplieguen y operen capacidades de IA y sistemas agénticos de forma autónoma, segura y trazable.

Trabajarás con ecosistemas híbridos: entornos multicloud, sistemas on-premise, aplicaciones existentes y plataformas core, incluidos sistemas legacy y mainframe. Ayudarás a diseñar cómo se accede a los modelos, cómo se gobiernan su uso y sus costes,



cómo se integran las capacidades de IA en el ciclo de vida del desarrollo y qué controles hacen posible una operación auditable y acorde con el marco regulatorio.

Desde las primeras conversaciones hasta la puesta en práctica de la arquitectura, tendrás un papel clave: comprender el negocio, cuestionar supuestos, evaluar alternativas y trade-offs, tomar decisiones defendibles y trabajar junto a los equipos para convertirlas en soluciones reales.

En un contexto donde los agentes de IA pueden generar parte del código, la arquitectura, las especificaciones y los criterios de calidad serán parte del contexto que guíe tanto a las personas como a los agentes.

- Diseñar arquitecturas de soluciones y plataformas enterprise, teniendo en cuenta escalabilidad, disponibilidad, resiliencia, seguridad, observabilidad, rendimiento, mantenibilidad y capacidad de evolución.
- Entender el negocio del cliente y traducir sus necesidades y requisitos no funcionales en decisiones técnicas claras, explicando su impacto en valor, coste y riesgo a interlocutores técnicos y de negocio.
- Cuestionar y concretar el problema antes de definir la solución, identificando supuestos, restricciones, dependencias y oportunidades de mejora.
- Definir arquitecturas cloud-native y distribuidas basadas en APIs, microservicios, eventos, contenedores, plataformas de datos y sistemas distribuidos, seleccionando los patrones adecuados para cada contexto.




- Identificar dónde la IA aporta valor real a usuarios y procesos —por ejemplo, mediante asistentes, automatización inteligente, personalización o apoyo a la toma de decisiones— e incorporarla a productos y servicios core con criterios de seguridad, gobierno y operación.
- Diseñar plataformas corporativas de IA como productos, facilitando a sus usuarios el acceso a modelos y servicios, y definiendo mecanismos de mediación, permisos, gobierno del uso y control de costes.
- Diseñar la ejecución de soluciones agénticas, incluidos los entornos de ejecución y los controles necesarios para gestionar herramientas, permisos, límites, supervisión humana y trazabilidad.
- Incorporar patrones de IA generativa como LLM, RAG y agentes, y definir cómo evaluar su comportamiento, aplicar guardrails y operar las soluciones en producción.
- Utilizar herramientas de IA en el trabajo diario de arquitectura para explorar alternativas, analizar documentación y código, contrastar decisiones, crear prototipos y acelerar la validación de hipótesis.
- Aplicar IA a lo largo del ciclo de vida del software, desde el análisis y el diseño hasta la implementación, las pruebas y la operación. Impulsarás prácticas como Spec-Driven Development y desarrollo con agentes, definiendo especificaciones, restricciones y criterios de aceptación y calidad que orienten la construcción.
- Evaluar tecnologías, productos y patrones mediante PoCs y technical spikes, valorando sus ventajas, limitaciones, costes y trade-offs antes de incorporarlos a una solución.
- Acompañar a los equipos de desarrollo y delivery, asegurando la coherencia entre la arquitectura definida y la soluci

📌 Arquitecto/a de soluciones (Madrid)
🏢 Hiberus
📍 Madrid