Arquitecto de IA – Sistemas Agentes

Endava busca un Arquitecto de IA para diseñar e implementar sistemas multi-agente (agentic) en entornos empresariales, enfocándose en sistemas de producción donde múltiples agentes colaboran y ejecutan flujos de trabajo complejos integrados con procesos de negocio reales. Se requiere experiencia en arquitectura de software, sistemas distribuidos y aplicaciones complejas basadas en LLM, así como familiaridad con frameworks multi-agente y plataformas cloud.

Descripción del puesto

Buscamos un Arquitecto de IA altamente capacitado y práctico para diseñar y liderar la implementación de sistemas multiagente (agentes) en entornos empresariales. Este no es un rol de ingeniería de prompts o chatbots. Estamos enfocados en construir sistemas de IA de nivel de producción, donde múltiples agentes colaboran, razonan y ejecutan flujos de trabajo complejos integrados con procesos de negocio reales. Responsabilidades clave: - Diseñar arquitecturas multiagente (descomposición de tareas, orquestación, patrones de coordinación). - Definir cómo los agentes impulsados por LLM interactúan con: - Plataformas de datos empresariales. - APIs y herramientas. - Flujos de trabajo operativos. - Liderar sistemas de agentes desde PoC hasta producción con salvaguardas de modelo, costo, seguridad, privacidad y IA responsable. - Establecer observabilidad, rastreo, bucles de retroalimentación y controles para el comportamiento de los agentes. - Definir estrategias de memoria (corto plazo, largo plazo, anclaje contextual). - Colaborar con los equipos de datos, plataforma e ingeniería para integrar la IA en los sistemas centrales. - Guiar y capacitar a los equipos en las mejores prácticas para sistemas de IA escalables y confiables. Lo que buscamos: Experiencia central: - Sólida experiencia en arquitectura de software y sistemas distribuidos. - Experiencia práctica en la construcción de aplicaciones complejas basadas en LLM. - Experiencia en el diseño de flujos de trabajo complejos o sistemas de orquestación. - Sólida comprensión de las arquitecturas RAG, optimización de recuperación y calidad de recuperación. Fundamentos de LLM y IA: - Sólida comprensión de los fundamentos de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM), no solo su uso. - Sólido conocimiento de la arquitectura Transformer (mecanismos de atención, embeddings, tokenización). - Comprensión de cómo se entrenan y se comportan los LLM: - Preentrenamiento vs. fine-tuning vs. instruction tuning. - Ventanas de contexto y limitaciones. - Alucinaciones y estrategias de mitigación. - Familiaridad con conceptos de NLP: - Similitud semántica. - Embeddings de texto y representaciones vectoriales. - Principios de recuperación de información. - Capacidad para razonar sobre el comportamiento y las limitaciones del modelo, no tratar los LLM como cajas negras. Experiencia específica en Agentes / IA: - Experiencia con frameworks multiagente (LangChain, Semantic Kernel, Agent Framework, CrewAI o personalizados). - Experiencia en plataformas para gestionar el ciclo de vida de aplicaciones y agentes de IA generativa como Amazon Bedrock (AWS), Google Vertex AI (GCP) o Azure AI Foundry. - Familiaridad con protocolos como: MCP, UCP, A2A, AP2. - Familiaridad con: - Uso de herramientas / function calling. - Patrones de coordinación de agentes. - Gestión de memoria y contexto. - Experiencia en la evaluación y mejora de la confiabilidad y precisión de los LLM. Ingeniería y Plataforma: - Experiencia en la nube (AWS, Azure o GCP). - Sólidas habilidades de codificación (Python preferido). - Experiencia en la integración de IA con sistemas empresariales (APIs, plataformas de datos, sistemas orientados a eventos). Qué hace diferente a este rol: - Enfoque en sistemas, no en modelos aislados. - Casos de uso empresariales reales, no demos experimentales. - Oportunidad de definir patrones de arquitectura para sistemas de agentes. - Trabajo en la intersección de IA, datos y sistemas distribuidos. Descubra algunos de los beneficios globales que empoderan a nuestra gente para convertirse en la mejor versión de sí mismos: Finanzas: Paquete salarial competitivo, plan de acciones, bonos por desempeño de la empresa, premios de reconocimiento basados en valor, bono por referidos. Desarrollo profesional: Coaching profesional, oportunidades de carrera global, trayectorias profesionales no lineales, programas de desarrollo interno para liderazgo gerencial y técnico. Oportunidades de aprendizaje: Proyectos complejos, rotaciones, comunidades tecnológicas internas, capacitación, certificaciones, coaching, suscripciones a plataformas de aprendizaje en línea, sesiones de pase de información, talleres, conferencias. Equilibrio vida-trabajo: Trabajo híbrido y horarios de trabajo flexibles, programa de asistencia al empleado. Salud: Programa global interno de bienestar, acceso a aplicaciones de bienestar. Comunidad: Comunidades tecnológicas internas globales, clubes de hobbies y grupos de interés, programas de inclusión y diversidad, eventos y celebraciones. En Endava, estamos comprometidos a crear un entorno abierto, inclusivo y respetuoso donde todos se sientan seguros, valorados y empoderados para ser lo mejor de sí mismos. Damos la bienvenida a solicitudes de personas de todos los orígenes, experiencias y perspectivas, porque sabemos que los equipos inclusivos nos ayudan a ofrecer soluciones más inteligentes e innovadoras para nuestros clientes. Las decisiones de contratación se basan en el mérito, las habilidades, las calificaciones y el potencial. Si necesita ajustes o apoyo durante el proceso de contratación, háganoslo saber.

Responsabilidades

• Diseñar arquitecturas multi-agente (descomposición de tareas, orquestación, patrones de coordinación)
• Definir cómo los agentes potenciados por LLM interactúan con plataformas de datos empresariales, APIs y herramientas
• Liderar sistemas de agentes desde PoC hasta producción con modelos, costos, seguridad, privacidad y salvaguardas de IA responsable
• Establecer observabilidad, trazabilidad, bucles de retroalimentación y controles para el comportamiento de los agentes
• Definir estrategias de memoria (corto plazo, largo plazo, anclaje contextual)
• Colaborar con equipos de datos, plataforma e ingeniería para integrar IA en sistemas centrales

Skills requeridas

Beneficios

• Paquete salarial competitivo
• Plan de acciones
• Bonos por desempeño de la empresa
• Premios por reconocimiento basado en valor

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