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# Arquitecto de plataforma

- **Company:** Shakers
- **Location:** Spain
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloud Computing, Continuous Integration, Mainframes, Systems Architecture, Google Cloud, Retrieval-Augmented Generation, Kubernetes, Machine Learning Operations, Vmware
- **Published:** October 8, 2026
- **Apply:** https://www.jobleads.com/es/job/arquitecto-de-plataforma--spain--e292b6eab5fd468292b4b158be9396370

## About the Role

* +5 años de experiencia consolidada en arquitectura técnica en tu dominio de especialización
 * Experiencia profunda y demostrable en al menos uno de estos entornos, entendiendo bien el modelo híbrido: on-prem (Kubernetes on-prem, VMware) o cloud (Azure, AWS, GCP)
 * Diseño e implantación de plataformas de IA de autoservicio: AI gateway, credenciales, enrutado, cuotas, control de coste
 * Arquitectura de sistemas agénticos: orquestación, gestión de contexto, MCP, function calling, RAG
 * Harness engineering y gobierno de modelos
 * Seguridad específica de IA y observabilidad del uso de modelos
 * Integración de IA en el SSDLC: CI/CD, IaC, agentes en Kubernetes
 * Comunicación técnica clara con equipos de tecnología y criterio sobre qué se automatiza y qué necesita control humano
 * Marco regulatorio de IA en sector financiero: EU AI Act, DORA, riesgo de terceros y de proveedores de modelos
 * MLOps o LLMOps: modelos propios o autoalojados, fine-tuning, gestión de artefactos
 * Entornos Mainframe y su integración con la plataforma
 * Adopción de herramientas de asistencia al desarrollo con IA a escala de organización
 * Experiencia en banca o sectores regulados

## Description

Buscamos 3 AI Platform Architects para diseñar y construir la plataforma de IA corporativa de una entidad financiera de referencia. Arquitectura sobre ecosistema híbrido: multicloud, on-prem y Mainframe.

El reto

El objetivo es que puedan construir, desplegar y operar capacidades de IA y sistemas agénticos de forma autónoma, segura y trazable. Diseñar sobre tecnología inmadura en un sector donde cada decisión tiene que ser auditable.

 * 3 posiciones abiertas
 * Diseñar y construir la capa de acceso y mediación a modelos (AI gateway): credenciales, enrutado, cuotas y control de coste
 * Definir la arquitectura de los sistemas agénticos: orquestación, gestión de contexto, integración de herramientas (MCP, function calling) y patrones RAG
 * Harness engineering: diseñar el entorno de ejecución de los agentes (contexto, herramientas, aislamiento, permisos y verificación) para que el resultado sea repetible y revisable
 * Montar el gobierno de modelos: ciclo de vida de los modelos aprobados, criterios de selección, evaluación de calidad y trazabilidad de uso
 * Integrar la IA en el SSDLC: pipelines CI/CD, IaC y ejecución de agentes en Kubernetes
 * Diseñar los controles de seguridad específicos de IA (prompt injection, fuga de datos, aislamiento de ejecución) y la observabilidad del coste
 * Bajar al barro: tomar decisiones técnicas en contexto real y responder de que lo construido sea coherente con el diseño
 * +5 años de experiencia consolidada en arquitectura técnica en tu dominio de especialización
 * Experiencia profunda y demostrable en al menos uno de estos entornos, entendiendo bien el modelo híbrido: on-prem (Kubernetes on-prem, VMware) o cloud (Azure, AWS, GCP)
 * Diseño e implantación de plataformas de IA de autoservicio: AI gateway, credenciales, enrutado, cuotas, control de coste
 * Arquitectura de sistemas agénticos: orquestación, gestión de contexto, MCP, function calling, RAG
 * Harness engineering y gobierno de modelos
 * Seguridad específica de IA y observabilidad del uso de modelos
 * Integración de IA en el SSDLC: CI/CD, IaC, agentes en Kubernetes
 * Comunicación técnica clara con equipos de tecnología y criterio sobre qué se automatiza y qué necesita control humano
 * Marco regulatorio de IA en sector financiero: EU AI Act, DORA, riesgo de terceros y de proveedores de modelos
 * MLOps o LLMOps: modelos propios o autoalojados, fine-tuning, gestión de artefactos
 * Entornos Mainframe y su integración con la plataforma
 * Adopción de herramientas de asistencia al desarrollo con IA a escala de organización
 * Experiencia en banca o sectores regulados