Descripción de la oferta
AI Platform Architect full remote 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. Lo importante Freelance vía Shakers 100% remoto ⏱️ Full time Largo plazo 3 posiciones abiertas Qué harás 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 Qué necesitamos sí o sí ✅+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 Suma puntos ⭐ 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 Si te encaja, aplica y valoramos tu candidatura #AIPlatform #AIArchitecture #AgenticAI #LLMOps #FreelanceTech
