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