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Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Arquitecto/a de Plataformas de IA - **Company:** knowmad Mood - **Location:** Madrid, Spain (Remote available) - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Agile Methodology, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloud Computing, Continuous Integration, DevOps, Mainframes, Software Engineering, Solution Deployment Descriptor, Google Cloud, AI Platforms, Kubernetes, Machine Learning Operations, Vmware - **Published:** September 28, 2026 - **Apply:** https://www.recruit.net/job/arquitecto-de-plataformas-de-ia-jobs/DDDAAED6317FFFC7 ## About the Role Experiencia de al menos 5 años en roles de Arquitectura Técnica, Platform Engineering o Arquitectura de IA, participando en el diseño e implantación de plataformas corporativas de inteligencia artificial. * Experiencia sólida en entornos híbridos, tanto Cloud (Azure, AWS o GCP) como On-Premise (Kubernetes, VMware), con visión de arquitecturas empresariales complejas. * Experiencia en el diseño e implantación de plataformas de IA de autoservicio, incluyendo AI Gateway, gestión de credenciales, enrutado de modelos, control de cuotas y optimización de costes. * Conocimientos avanzados en arquitecturas agénticas, incluyendo orquestación de agentes, gestión de contexto, integración de herramientas (MCP, Function Calling) y patrones RAG. * Experiencia en Harness Engineering, diseñando entornos de ejecución seguros, trazables y reproducibles para agentes de IA. * Conocimiento de gobierno y ciclo de vida de modelos de IA, evaluación de calidad, trazabilidad y control del uso de modelos aprobados. * Experiencia en seguridad aplicada a IA: prompt injection, protección frente a fugas de datos, aislamiento de ejecución y gestión de riesgos asociados. * Conocimientos de observabilidad, monitorización y control económico del consumo de modelos y agentes. * Experiencia integrando capacidades de IA dentro del ciclo de desarrollo software mediante CI/CD, IaC y Kubernetes. * Capacidad de trabajo en equipo y comunicación efectiva con equipos de arquitectura, plataforma, desarrollo, seguridad y negocio. * Valoraremos especialmente experiencia previa en entornos bancarios o sectores altamente regulados., Además, valoraremos muy positivamente si tienes experiencia y/o conocimientos en: * Conocimiento del marco regulatorio relacionado con IA y sector financiero: EU AI Act, DORA, gestión del riesgo de terceros y proveedores de modelos. * Experiencia en MLOps o LLMOps, incluyendo despliegue de modelos propios o autoalojados, fine-tuning y gestión de artefactos. * Experiencia en múltiples entornos tecnológicos del ecosistema corporativo (Cloud, On-Premise y Mainframe). * Conocimientos de integración de capacidades de IA sobre entornos Mainframe y sistemas legacy. * Experiencia impulsando la adopción de herramientas de IA para desarrolladores a nivel organizativo. * Conocimientos avanzados en Kubernetes, observabilidad, plataformas cloud y arquitecturas distribuidas. * Experiencia trabajando en metodologías ágiles. * Experiencia previa en banca o entornos altamente regulados. ## Description * Diseño y evolución de la Plataforma Corporativa de IA: Definir, construir y evolucionar una plataforma que permita a los equipos desarrollar, desplegar y operar sistemas de IA y agentes de forma autónoma, segura y trazable. * Arquitectura de Plataformas de IA: Diseñar los componentes de acceso y mediación a modelos, gobierno de uso, control de costes y capacidades de observabilidad sobre el ecosistema tecnológico de la organización. * Diseño de Sistemas Agénticos: Definir arquitecturas de agentes basadas en orquestación avanzada, gestión de contexto, integración de herramientas y patrones RAG para distintos casos de uso corporativos. * Harness Engineering: Diseñar y construir entornos de ejecución para agentes de IA garantizando aislamiento, permisos adecuados, verificabilidad y reproducibilidad de resultados. * Gobierno y Seguridad de IA: Definir controles técnicos y mecanismos de supervisión que aseguren el cumplimiento normativo, la trazabilidad y la gestión de riesgos en el uso de modelos generativos y agentes. * Integración de IA en el SSDLC: Incorporar capacidades de IA dentro del ciclo de vida del desarrollo mediante buenas prácticas DevOps, CI/CD, Kubernetes e Infraestructura como Código. * Arquitectura y Construcción: Participar activamente tanto en la definición arquitectónica como en la implementación de la solución, garantizando la coherencia entre diseño y ejecución. * Colaboración Multidisciplinar: Trabajar conjuntamente con equipos de arquitectura, ingeniería, seguridad, plataforma y desarrollo para impulsar la adopción de capacidades de IA a escala empresarial. * Orientación a Producto: Gestionar la plataforma como un producto interno, entendiendo las necesidades de sus usuarios y evolucionándola continuamente para maximizar su adopción y valor de negocio. ## Related Videos - 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