Descripción del puesto

Buscamos un/a Arquitecto/a de Inteligencia Artificial (IA) con experiencia en IA tradicional y generativa para diseñar y liderar la implementación de soluciones escalables, robustas y eficientes. El perfil será responsable de definir arquitecturas de soluciones basadas en Machine Learning, Deep Learning, IA generativa y Agentic AI, asegurando alineación con las necesidades de negocio y las mejores prácticas del sector.

Responsabilidades

• Diseñar arquitecturas para soluciones de IA que integren modelos tradicionales (ML, DL) y generativos (LLMs, modelos de difusión, GANs), así como Agentic AI.

• Definir estrategias de implementación de IA en entornos empresariales, asegurando escalabilidad, eficiencia y cumplimiento normativo.

• Seleccionar y evaluar tecnologías, frameworks y herramientas para optimizar el desarrollo y despliegue de modelos de IA.

• Integrar soluciones de IA con arquitecturas cloud utilizando servicios hyperscale (AWS, GCP, Azure).

• Supervisar el ciclo de vida completo de los modelos de IA, aplicando prácticas de MLOps, AIOps o GenAIOps.

• Garantizar la gobernanza del dato, incluyendo calidad, seguridad y cumplimiento regulatorio (GDPR, HIPAA).

• Liderar equipos multidisciplinares en el desarrollo de soluciones de IA.

• Evaluar nuevas tecnologías de IA y su aplicabilidad al negocio.

• Optimizar costes de infraestructura de IA en cloud, equilibrando rendimiento y presupuesto.

• Establecer buenas prácticas en desarrollo, implementación y monitorización de modelos de IA.

Requisitos

• Titulación en Ingeniería Informática, Ingeniería de Sistemas, Matemáticas o similar.

• Más de 6 años de experiencia en arquitectura de soluciones de IA, incluyendo IA generativa.

• Conocimientos avanzados de frameworks de IA: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain.

• Experiencia en IA generativa, incluyendo LLMs (GPT, LLaMA, Claude) y modelos de difusión (Stable Diffusion, DALL·E).

• Dominio de procesamiento de datos: Pandas, Spark, SQL/NoSQL.

• Conocimiento en bases de datos vectoriales y sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation).

• Experiencia con servicios de IA en la nube:

  • AWS: SageMaker, Bedrock, Comprehend, Rekognition

  • Azure: Azure Machine Learning, OpenAI Service, Cognitive Services

  • Google Cloud: Vertex AI, AutoML, Generative AI Studio

• Conocimientos de MLOps: CI/CD de modelos, MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes

• Experiencia en desarrollo de APIs de IA para consumo interno y externo

• Conocimiento de técnicas de optimización de modelos en producción (cuantización, pruning, distillation)

• Capacidad de liderazgo técnico y comunicación con stakeholders

Deseable

• Experiencia en arquitecturas híbridas (Edge AI, on-premise + cloud)

• Certificaciones en AWS, Azure o GCP en Machine Learning / IA

• Publicaciones en IA o contribuciones a proyectos open source