> Markdown version of [/jobs/ext/2020826-ai-architect-consultant](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/2020826-ai-architect-consultant). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Ai Architect - Consultant - **Company:** Minsait - **Location:** Álava, Spain - **Contract:** Apprenticeship - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloud Computing, Code Review, Databases, Continuous Integration, DevOps, IBM Cloud Computing, Python (Programming Language), Machine Learning, NoSQL, Software Engineering, SQL Databases, Pulumi, Google Cloud, Large Language Models, Prompt Engineering, Git, Machine Learning Operations, Restful APIs, Terraform, Software Version Control, Docker - **Published:** August 11, 2026 - **Apply:** https://www.buscojobs.com.es/ai-architect-consultant-en-alava-ID-367011939 ## About the Role Conocimiento práctico de arquitecturas RAG y uso de LLMs. Experiencia básica en diseño y consumo de APIs REST. Capacidad de comunicación técnica clara y orientación al aprendizaje continuo. Conocimientos iniciales de MLOps / LLMOps y despliegue de modelos. Experiencia inicial con arquitecturas agénticas o flujos conversacionales complejos. Conocimiento de principios de Responsible AI y buenas prácticas de gobierno. Experiencia previa en proyectos cloud o en entornos regulados. Experiencia tecnológica imprescindible Lenguajes: Python y SQL. Frameworks de IA: LangChain / LangGraph o similares (Microsoft Agent Framework, Google ADK, AWS Strands / AgentCore). Bases de datos: SQL y nociones de bases NoSQL o vectoriales. Cloud: experiencia en Azure, AWS, GCP o IBM Cloud, e Infraestructura como Código (Terraform, Pulumi). Contenedores: Docker. Control de versiones con Git y pipelines básicos de CI/CD. ## Description Impulsamos la transformación digital con impacto real gracias a la tecnología avanzada, el conocimiento sectorial y el talento global.Únete a nuestro equipo de Inteligencia Artificial y GenAIFormar parte del área de IA significa participar en el diseño de soluciones de inteligencia artificial y generativa aplicadas a casos reales de negocio, trabajando junto a perfiles senior en entornos tecnológicos exigentes y en continua evolución.Aquí la arquitectura, los LLMs y las soluciones RAG se combinan para crear sistemas de IA útiles, responsables y escalables para grandes organizaciones y sectores estratégicos.Buscamos perfiles con base técnica sólida, curiosidad tecnológica y capacidad de aprendizaje, que quieran evolucionar hacia roles de arquitectura de IA con una visión end?to?end.¿Qué harás como AI Architect - Consultant?Te incorporarás a proyectos de IA y GenAI, participando en el diseño e implementación de arquitecturas de soluciones inteligentes junto a equipos multidisciplinares de datos, cloud y DevOps.Contribuirás al desarrollo de aplicaciones basadas en LLMs, arquitecturas RAG y flujos conversacionales, asegurando su correcta integración dentro del ecosistema tecnológico del cliente.Tus responsabilidades incluirán:Participar en el diseño de arquitecturas de soluciones de IA y GenAI de extremo a extremo, colaborando con perfiles senior en la definición técnica.Contribuir a la definición de arquitecturas RAG/LLM: ingesta, chunking, embeddings, retrieval y evaluación.Implementar y validar componentes de aplicaciones basadas en LLMs y APIs.Aplicar buenas prácticas de gobierno de IA: prompt engineering, ciclo de vida de modelos, gestión de cuotas y experimentación controlada.Identificar riesgos asociados al uso de IA (calidad, sesgos, privacidad) y escalar los aspectos críticos.Colaborar con equipos de DevOps, datos y cloud para la integración de soluciones de IA.Dar soporte en actividades de mantenimiento y evolución de las soluciones desplegadas.Conocimientos sólidos en fundamentos de IA, Machine Learning y NLP aplicados a casos reales.Dominio de Python para desarrollo, comprensión y revisión de código.Conocimiento práctico de arquitecturas RAG y uso de LLMs.Experiencia básica en diseño y consumo de APIs REST.Capacidad de comunicación técnica clara y orientación al aprendizaje continuo.Conocimientos iniciales de MLOps / LLMOps y despliegue de modelos.Experiencia inicial con arquitecturas agénticas o flujos conversacionales complejos.Conocimiento de principios de Responsible AI y buenas prácticas de gobierno.Experiencia previa en proyectos cloud o en entornos regulados.Experiencia tecnológica imprescindibleLenguajes: Python y SQL.Frameworks de IA: LangChain / LangGraph o similares (Microsoft Agent Framework, Google ADK, AWS Strands / AgentCore).Bases de datos: SQL y nociones de bases NoSQL o vectoriales.Cloud: experiencia en Azure, AWS, GCP o IBM Cloud, e Infraestructura como Código (Terraform, Pulumi).Contenedores: Docker.Control de versiones con Git y pipelines básicos de CI/CD.Lo que te ofrecemosEstabilidad y proyección en una compañía con más de ****** profesionales.Participación en proyectos reales de IA y GenAI con impacto en negocio.Entorno colaborativo, cercano y orientado al aprendizaje.Flexibilidad y conciliación real.Plan de desarrollo profesional hacia roles de mayor responsabilidad técnica.Formación continua: acceso a Open University y Udemy for Business.Beneficios exclusivos y planes de compensación flexibles.Retribución competitiva acorde a la experiencia.Promovemos un entorno laboral inclusivo, basado en el respeto, la igualdad de oportunidades y la diversidad, libre de cualquier tipo de discriminación.Únete a una de las mejores empresas empleadoras de España y crece profesionalmente en el ámbito de la Inteligencia Artificial y la GenAI.#J-*****-Ljbffr ## Related Videos - [Agentic AI - From Theory to Practice: Developing Multi-Agent AI Systems on Azure](https://www.wearedevelopers.com/videos/1532-agentic-ai-from-theory-to-practice-developing-multi-agent-ai-systems-on-azure) - [How a Small Team Shrank a Microsoft Monorepo by 94%](https://www.wearedevelopers.com/videos/1236-how-a-small-team-shrank-a-microsoft-monorepo-by-94) - [Leveraging Real time data in FSIs](https://www.wearedevelopers.com/videos/806-leveraging-real-time-data-in-fsis) - [Docker Compose: Rediscovered](https://www.wearedevelopers.com/videos/1978-docker-compose-rediscovered) - [When Should You Use an Agent? Architectural Trade-offs in Agentic Systems](https://www.wearedevelopers.com/videos/100109-when-should-you-use-an-agent-architectural-trade-offs-in-agentic-systems) - [Git for Code Reviews](https://www.wearedevelopers.com/videos/429-git-for-code-reviews) ## Related Articles - [Graph and AI Trends 2026: Why Is AI Running but Not Yet Delivering?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/680-graph-and-ai-trends-2026-why-is-ai-running-but-not-yet-delivering) - [MLOps And AI Driven Development](https://www.wearedevelopers.com/magazine/82-mlops-and-ai-driven-development) - [From Prototype to Production: Build AI Agents with This Free 4-Course Learning Path](https://www.wearedevelopers.com/magazine/655-from-prototype-to-production-build-ai-agents-with-this-free-4-course-learning-path) - [MLOps – What’s the deal behind it?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/125-mlops-what-s-the-deal-behind-it) - [MLops – Deploying, Maintaining And Evolving Machine Learning Models in Production](https://www.wearedevelopers.com/magazine/115-mlops-deploying-maintaining-and-evolving-machine-learning-models-in-production) - [Navigating the AI Shift](https://www.wearedevelopers.com/magazine/629-navigating-the-ai-shift)