Senior AI Architect | Generative AI | RAG | Agentic AI

• Arquitectura de IA: - Diseñar arquitecturas end-to-end para soluciones de IA, definir componentes, flujos de datos, integraciones y patrones de comunicación, seleccionar modelos, frameworks y servicios cloud considerando calidad, latencia, costos, seguridad y escalabilidad, elaborar diagramas, documentación técnica y registros de decisiones, liderar revisiones de arquitectura y acompañar la implementación técnica.
• Sistemas Agénticos: - Diseñar soluciones con agentes de IA y sistemas multiagente, definir mecanismos de planificación, tool calling, memoria, contexto, delegación y coordinación entre agentes, integrar agentes con APIs, bases de datos y sistemas empresariales, establecer límites de autonomía, permisos, human-in-the-loop y guardrails, prevenir comportamientos no deseados y evaluar frameworks como LangGraph, Semantic Kernel, AutoGen y CrewAI.
• IA Generativa & RAG: - Diseñar soluciones basadas en LLMs, definir estrategias de Prompt Engineering, RAG, fine-tuning cuando aplique, diseñar procesos de chunking, embeddings, indexación, retrieval híbrido, reranking y trazabilidad de fuentes, seleccionar y optimizar bases de datos vectoriales.
• Desarrollo & Operación: - Desarrollar componentes críticos en Python, diseñar servicios y pipelines, integrar REST APIs, SOAP Web Services, SQL, NoSQL y servicios cloud, definir estándares de APIs, autenticación, observabilidad, CI/CD, versionado de modelos, prompts y datasets, establecer métricas de calidad, latencia, costos y uso de herramientas, colaborar con Seguridad, Legal y Compliance para garantizar IA responsable.
• Liderazgo Técnico: - Actuar como referente técnico de arquitectura de IA, orientar a Data Scientists, AI Engineers y desarrolladores, definir estándares y patrones reutilizables, revisar diseños y código, comunicar decisiones de arquitectura e identificar riesgos y dependencias desde etapas tempranas.

• • 6+ años diseñando y desarrollando sistemas de Inteligencia Artificial, Machine Learning, Data Science o soluciones tecnológicas complejas, experiencia como AI Architect, Solution Architect, Lead AI Engineer o posiciones equivalentes, experiencia diseñando arquitecturas de IA generativa, soluciones basadas en LLMs y sistemas agénticos, experiencia con agentes, sistemas multiagente, tool calling, memoria y orquestación de workflows, experiencia desplegando soluciones de IA en producción.
• Inglés Avanzado (Entrevista en inglés)
• Arquitectura RAG & LLM: - Arquitecturas RAG, embeddings, bases de datos vectoriales, retrieval, reranking, Prompt Engineering, structured outputs, function calling, gestión de contexto, selección de modelos comerciales, open source o especializados.
• Desarrollo e Integraciones: - Python, REST APIs, SOAP Web Services, SQL, NoSQL, integración con sistemas empresariales, arquitecturas distribuidas, microservicios, sistemas orientados a eventos, autenticación, autorización, gestión de tokens y manejo de errores.
• Tecnologías Valoradas: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI, Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant, pgvector, OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Google AI, AWS Bedrock, Docker, Kubernetes, MLOps, LLMOps, AWS, Azure, GCP, herramientas de observabilidad para LLMs, Speech-to-Text, Text-to-Speech y plataformas conversacionales.
• Experiencia Deseable: - Sector financiero, banca, seguros, industrias reguladas, atención al cliente, procesamiento de información sensible, seguridad aplicada a modelos de lenguaje, arquitecturas empresariales de IA, liderazgo técnico multidisciplinario, normativas de protección de datos e Inteligencia Artificial.
• Formación: - Licenciatura o Ingeniería en Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática o de Sistemas, Ciencia de Datos, Matemáticas, Inteligencia Artificial o carrera afín. Se valoran estudios de posgrado y certificaciones en IA, Machine Learning, Cloud, Ciberseguridad o Arquitectura de Soluciones.
• Competencias: - Visión integral de arquitectura, liderazgo técnico, pensamiento estratégico, resolución de problemas complejos, capacidad para traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas, comunicación con equipos técnicos y ejecutivos, orientación a seguridad, calidad y experiencia de usuario, autonomía y capacidad para desarrollar técnicamente a otros profesionales.

• Modalidad: 100% remoto.
• Horario: España.
• Tipo de contratación: Pendiente de confirmar.
• Salario: Abierto según experiencia.
• Reporta a: Líder de Datos o Gerente de Proyecto de IA.

Sueldo: 73.000,00€-75.000,00€ al año