Descripción del puesto
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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. xohynlm
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
#J-18808-Ljbffr