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Empresa confidencial busca Arquitecto Cloud IA con más de 8 años de experiencia en desarrollo y 3 en arquitectura para definir, monitorear y evolucionar arquitecturas cloud y de IA, con especialización en IA generativa y sistemas agenticos. Se requiere experiencia en producción de soluciones de IA/LLM y manejo avanzado de inglés.
Por qué aplicar
Si sos un arquitecto cloud con experiencia en IA y te copan los desafíos de vanguardia, este puesto remoto es para vos. Podrás definir y evolucionar arquitecturas de IA generativa, impactando directamente en proyectos y en la capacidad de la empresa. Ideal si buscás un rol estratégico y de alto impacto.
Descripción del puesto
Definir, monitorear y evolucionar arquitecturas de nube e IA en diversos dominios de problemas, con especialización profunda en IA generativa y sistemas agentic. Ayudar a equipos internos y clientes a iniciar iniciativas de IA, evaluar y decidir modelos, plataformas y herramientas, y asegurar que los estándares técnicos y la eficiencia de costos se mantengan a medida que las soluciones pasan del prototipo a la producción. Valor Agregado: ● Al equipo de entrega: iniciar proyectos de IA/nube, decidir modelos y plataformas, desbloquear equipos en arquitectura de IA y desafíos de integración. ● Al Departamento de Desarrollo de Making Sense: monitorear la calidad y los estándares en iniciativas de IA, anticipar problemas (costos, seguridad, riesgo de modelos) antes de que ocurran, elevar la capacidad de IA de la organización. ● Al cliente: iniciar proyectos, seleccionar el enfoque de IA adecuado, anticipar necesidades y actuar como una autoridad técnica creíble sobre lo que la IA generativa puede y no puede hacer. Responsabilidades: Arquitectura (los fundamentos): - Definir arquitecturas multi-servicio a través de múltiples tecnologías, incluyendo la interacción entre subsistemas y los principios que cada subsistema debe seguir. - Proporcionar definición de infraestructura para cargas de trabajo cloud-native y de IA (cómputo, almacenamiento, redes, escalado, observabilidad). - Iniciar nuevos proyectos (sin incluir la configuración de código, que es responsabilidad de un TL o Especialista). - Seleccionar herramientas, frameworks, modelos y plataformas como recomendación para un proyecto (aprobado por TL), cuenta (aprobado por TM) o empresa (aprobado por Arquitectos en Jefe). - Verificar que se sigan los estándares técnicos y las mejores prácticas: procedimientos de despliegue, límites de servicio, acoplamiento entre servicios, costos de cliente incurridos por procesos y herramientas, y la eficiencia de la solución elegida. - Recomendar mejoras incrementales a los estándares de código y arquitectura; preparar planes de migración de arquitecturas actuales a propuestas cuando sea necesario. IA Generativa y Nube: - Diseñar soluciones de IA generativa de extremo a extremo: selección de modelos (propietarios vs. open-weight, alojados vs. auto-alojados), pipelines RAG, compensaciones entre fine-tuning vs. prompting, y estrategia de evaluación. - Arquitectar cargas de trabajo de IA en los principales proveedores de nube (AWS / Azure / GCP), aprovechando servicios de IA gestionados (Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI) y la pila circundante de datos, seguridad y MLOps. - Definir guardarraíles, evaluación y observabilidad para sistemas de IA: métricas de calidad, mitigación de alucinaciones y seguridad, presupuestos de latencia/costo, y monitoreo en producción. - Equilibrar decisiones de build-vs-buy y mantener eficientes las inversiones y costos operativos de IA de los clientes. Gestión de Contexto: - Definir estrategias y estándares de contexto para sistemas basados en LLM: generación aumentada por recuperación (RAG), estrategias de chunking y embedding, almacenes vectoriales y diseño de bases de conocimiento que los equipos adopten en todos los proyectos. - Definir cómo se gestionan deliberadamente las ventanas de contexto — compresión de contexto, resumen, arquitecturas de memoria (corta vs. largo plazo) y caché — estableciendo las prácticas que los equipos siguen para controlar costos y latencia. - Definir cómo se fundamentan, recuperan y gobiernan los datos empresariales para que los sistemas de IA produzcan resultados precisos, rastreables y conscientes de los permisos. Desarrollo Agentic: - Arquitectar sistemas agentic: llamada a herramientas/funciones, patrones de orquestación y multi-agente, bucles de planificación y razonamiento, y puntos de control human-in-the-loop. - Evaluar y seleccionar frameworks y protocolos de agentes (ej. MCP, bibliotecas de orquestación) y definir estándares para su uso seguro y observable. - Diseñar para la confiabilidad y seguridad en flujos de trabajo autónomos: manejo de fallos, sandboxing, permisos, evaluación y rollback. Habilitación y Colaboración: - Compartir conocimiento de forma clara — comunicar y explicar conceptos a los equipos y preparar contenido educativo según sea necesario. - Presentar y justificar propuestas a clientes (inglés fluido requerido); apoyar los aspectos técnicos de descubrimientos y preventas. - Apoyar a equipos y clientes en definiciones arquitectónicas, principalmente al inicio del proyecto y cuando se requieren nuevas capacidades significativas; reducir la participación una vez que las definiciones son estables para disminuir la sobrecarga y el costo. - Hacer seguimiento de la salud del proyecto con TM/TL, asesorar sobre acciones correctivas y señalar riesgos. - Proporcionar feedback y entrenar a Especialistas Técnicos y Líderes Técnicos en temas de IA y arquitectura. - Mantenerse actualizado con el panorama de IA/ML en rápida evolución y las tecnologías bajo gestión. Requisitos: Experiencia: - 8+ años en desarrollo/ingeniería de software. - 3+ años en una capacidad de arquitectura o liderazgo técnico definiendo sistemas multi-servicio o cloud-native. - Experiencia práctica en la construcción y lanzamiento de soluciones de IA generativa / basadas en LLM a producción. Conocimiento Técnico y de IA: - Fuertes bases en IA generativa: capacidades y límites de LLM, prompting, RAG, embeddings, fine-tuning y evaluación. - Gestión de contexto: pipelines de recuperación, bases de datos vectoriales, estrategias de ventana de contexto y memoria, optimización de costo/latencia. - Desarrollo agentic: llamada a herramientas, patrones de orquestación, sistemas multi-agente y seguridad/guardarraíles. - Arquitectura en la nube en al menos un proveedor principal (AWS / Azure / GCP), incluyendo servicios de IA gestionados y la pila circundante de datos y MLOps. - Fundamentos de arquitectura: límites de servicio, patrones de integración, escalabilidad, seguridad, observabilidad y eficiencia de costos. Habilidades: - Inglés avanzado y fluido para comunicarse con clientes y construir relaciones de confianza. - Excelentes habilidades de comunicación; capaz de explicar conceptos complejos de IA a audiencias técnicas y no técnicas. - Capacidad para construir planes tecnológicos a corto y largo plazo y justificar decisiones arquitectónicas con compensaciones. Nice-to-Have: - Experiencia en múltiples dominios de problemas (desarrollo de negocios, ciencia de datos, big data/streaming, cumplimiento de seguridad). - Familiaridad con herramientas MLOps/LLMOps, frameworks de agentes y el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). - Certificaciones relevantes en nube o IA. - Experiencia liderando equipos y entrenando ingenieros. - Experiencia en preventa y solución de problemas de cara al cliente.
Responsabilidades
- Definir arquitecturas multi-servicio
- Proveer definición de infraestructura para cargas de trabajo cloud-native y de IA
- Iniciar nuevos proyectos
- Seleccionar herramientas, frameworks, modelos y plataformas
- Verificar el cumplimiento de estándares técnicos y mejores prácticas
- Recomendar mejoras incrementales a estándares de código y arquitectura
- Diseñar soluciones de IA generativa de extremo a extremo
Skills requeridas
Definición de arquitecturas multi-servicioInfraestructura cloud-nativeSelección de modelos y plataformas de IAEstándares y mejores prácticas técnicasDiseño de soluciones de IA generativaArquitectura de cargas de trabajo de IA en la nubeGestión de contexto para sistemas LLMDesarrollo de sistemas agenticosComunicación de conceptos complejosComunicación avanzada