Data & AI Architect

Propósito general: Diseñar, liderar y evolucionar la arquitectura de datos e inteligencia artificial de la organización, a través de metodologías aplicadas al ámbito de datos e IA, utilizando las mejores prácticas y estándares definidos por la empresa, asegurando que las soluciones de analítica avanzada e IA generativa sean escalables, seguras, éticas y alineadas con la estrategia del negocio, con el objetivo garantizar una infraestructura de datos que facilite el acceso a información que sirva de apoyo en la toma de decisiones. Funciones o finalidades: • Definir esquemas y modelos canónicos de datos que permitan generar el análisis de datos y la creación de hallazgos estratégicos para la transformación de procesos y toma de decisiones estratégicas del negocio,así como definir métricas de éxito con el objetivo que vinculen la calidad del dato de entrada con la precisión (fidelidad) de la respuesta de la IA y algoritmos ML. • Diseñar pipelines que unifiquen el DataOps con el LLMOps, que permitan el flujo continuo desde la ingesta de datos hasta la inferencia del modelo y su reentrenamiento. • Diseñar y evolucionar ecosistemas de datos (Lakehouse/Data Mesh) optimizados para alimentar aplicaciones de GenAI y procesos de Analítica Avanzada. • Diseñar e implementar capas de seguridad y guardrails para el uso de IA, así como la implementación de políticas de calidad, linaje y seguridad de datos, asegurando que los modelos de IA operen bajo marcos éticos y de cumplimiento como GDPR, AI Act y NIST AI RMF. • Implementar arquitecturas Retrieval-Augmented Generation (RAG) integrando fuentes de datos estructuradas (SQL) y no estructuradas (NoSQL/Documentos) con bases de datos vectoriales, así como diseñar la arquitectura y marco de implementación de soluciones AI single/multi agent y soluciones empresariales orientadas a eventos. • Evaluar y seleccionar modelos ML/LLM/SLM (Open Source vs. Propietarios) según costo/latencia, para optimizar el desempeño de las soluciones de IA en términos de costo y latencia, asegurando la elección del modelo más adecuado para cada caso de uso. Perfil del Puesto: • Título en Ingeniería, Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas o carreras afines. Preferiblemente (no excluyente) con postgrado o maestría en áreas de Machine Learning o Inteligencia Artificial. • Deseables: Certificaciones vigentes en Cloud Architecture y Machine Learning. • Cuatro (4) años de experiencia en roles de Arquitectura de Datos o similares. • Experiencia práctica en diseño e implementación de Productos de Datos de al menos dos (2) años. • Experiencia senior (5 años o más) en programación. • Dominio Avanzado de Inglés. • Experiencia experta en BigQuery y sistemas de bases de datos relacionales y no relacionales. • Experiencia Alta en modelamiento de datos funcional y arquitecturas orientadas a dominios. • Manejo de herramientas de extracción, transformación, carga orquestación y/o streaming de datos (dbt, Airflow, PySpark, Apache Beam). • Experiencia en diseño y despliegue de soluciones ML basadas en Bigquery ML y Vertex AI. • Experiencia alta con Google ADK y LangChain para construir flujos complejos de IA. Experiencia en la Implementación de RAG con Vextex AI Search y Bigquery Vector Search. • Conocimiento avanzado en el uso de APIs (OpenAI, Gemini, Claude) y de Claude MCP. Ofrecemos: • Beneficios adicionales a los de ley. • Modalidad Hibrida. • Ambiente colaborativo. • Oportunidad de desarrollo profesional.