Descripción del puesto

Buscamos un/a Arquitecto/a de Inteligencia Artificial con experiencia sólida tanto en IA tradicional como en IA generativa, capaz de diseñar y liderar la implementación de soluciones escalables, robustas y eficientes.

Será responsable de definir arquitecturas basadas en Machine Learning, Deep Learning, IA Generativa y Agentic AI, asegurando su alineación con las necesidades del negocio y las mejores prácticas del sector.

Responsabilidades

• Diseñar arquitecturas de soluciones de IA que integren:

  • IA tradicional (Machine Learning, Deep Learning)

  • IA generativa (LLMs, modelos de difusión, GANs)

  • Agentic AI

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

• Seleccionar y evaluar tecnologías, frameworks y herramientas de IA.

• Integrar soluciones de IA en arquitecturas cloud hyperscale (AWS, Azure o GCP).

• Supervisar el ciclo de vida completo de los modelos, desde experimentación hasta producción (MLOps, AIOps, GenAIOps).

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

• Liderar equipos multidisciplinares.

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

• Optimizar costes de infraestructura cloud equilibrando rendimiento y presupuesto.

• Definir y promover buenas prácticas de desarrollo, despliegue y monitorización de modelos.

Requisitos

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

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

• Conocimientos avanzados en:

  • TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn

  • Hugging Face, LangChain

• Experiencia con:

  • LLMs (GPT, LLaMA, Claude)

  • Modelos de difusión (Stable Diffusion, DALL·E)

• Procesamiento de datos con Pandas, Spark y bases de datos SQL / NoSQL.

• Experiencia con bases de datos vectoriales y sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation).

• Servicios cloud de IA:

  • AWS: SageMaker, Bedrock, Comprehend, Rekognition

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

  • GCP: Vertex AI, AutoML, Generative AI Studio

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

• Experiencia desarrollando APIs de IA.

• Técnicas de optimización en producción: cuantización, pruning, distillation.

• Alta capacidad de liderazgo técnico y comunicación con stakeholders.

Deseable

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

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

• Publicaciones en IA o contribuciones a proyectos open source.