Descripción del puestoBuscamos un/a Arquitecto/a de Inteligencia Artificial (IA) con experiencia en IA tradicional y generativa para diseñar y liderar la implementación de soluciones escalables, robustas y eficientes. El perfil será responsable de definir arquitecturas de soluciones basadas en Machine Learning, Deep Learning, IA generativa y Agentic AI, asegurando alineación con las necesidades de negocio y las mejores prácticas del sector.ResponsabilidadesDiseñar arquitecturas para soluciones de IA que integren modelos tradicionales (ML, DL) y generativos (LLMs, modelos de difusión, GANs), así como Agentic AI.Definir estrategias de implementación de IA en entornos empresariales, asegurando escalabilidad, eficiencia y cumplimiento normativo.Seleccionar y evaluar tecnologías, frameworks y herramientas para optimizar el desarrollo y despliegue de modelos de IA.Integrar soluciones de IA con arquitecturas cloud utilizando servicios hyperscale (AWS, GCP, Azure).Supervisar el ciclo de vida completo de los modelos de IA, aplicando prácticas de MLOps, AIOps o GenAIOps.Garantizar la gobernanza del dato, incluyendo calidad, seguridad y cumplimiento regulatorio (GDPR, HIPAA).Liderar equipos multidisciplinares en el desarrollo de soluciones de IA.Evaluar nuevas tecnologías de IA y su aplicabilidad al negocio.Optimizar costes de infraestructura de IA en cloud, equilibrando rendimiento y presupuesto.Establecer buenas prácticas en desarrollo, implementación y monitorización de modelos de IA.RequisitosTitulación en Ingeniería Informática, Ingeniería de Sistemas, Matemáticas o similar.Más de 6 años de experiencia en arquitectura de soluciones de IA, incluyendo IA generativa.Conocimientos avanzados de frameworks de IA: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain.Experiencia en IA generativa, incluyendo LLMs (GPT, LLaMA, Claude) y modelos de difusión (Stable Diffusion, DALL·E).Dominio de procesamiento de datos: Pandas, Spark, SQL/NoSQL.Conocimiento en bases de datos vectoriales y sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation).Experiencia con servicios de IA en la nube:AWS: SageMaker, Bedrock, Comprehend, RekognitionAzure: Azure Machine Learning, OpenAI Service, Cognitive ServicesGoogle Cloud: Vertex AI, AutoML, Generative AI StudioConocimientos de MLOps: CI/CD de modelos, MLflow, Kubeflow, Docker, KubernetesExperiencia en desarrollo de APIs de IA para consumo interno y externoConocimiento de técnicas de optimización de modelos en producción (cuantización, pruning, distillation)Capacidad de liderazgo técnico y comunicación con stakeholdersDeseableExperiencia en arquitecturas híbridas (Edge AI, on-premise + cloud)Certificaciones en AWS, Azure o GCP en Machine Learning / IAPublicaciones en IA o contribuciones a proyectos open source
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