⭐ AI Solutions Architect (Junior, Mid & Senior) – Híbrido en Ciudad de México (Santa Fe)
📍 Ubicación: Santa Fe, Ciudad de México, México
🏢 Modalidad: Híbrida (3 días presenciales por semana en Santa Fe y 2 días remotos)
💼 Tipo de contrato: Freelance
🚀 Descripción del Rol
Buscamos profesionales para el rol de AI Solutions Architect con experiencia en arquitectura de soluciones de Inteligencia Artificial, IA Generativa, datos, automatización y plataformas cloud.
La búsqueda está abierta para perfiles Junior, Semi Senior y Senior, por lo que valoraremos distintos niveles de experiencia siempre que cuenten con conocimientos sólidos en arquitecturas de IA, integración de soluciones empresariales y capacidad para colaborar con equipos multidisciplinarios.
La posición combinará responsabilidades de definición estratégica, arquitectura técnica, desarrollo de soluciones, gobierno de IA y habilitación de equipos.
🛠 Responsabilidades
Desarrollo y Prototipado Técnico
- Implementar componentes clave de soluciones basadas en IA Generativa.
- Diseñar e implementar pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation).
- Desarrollar orquestación de agentes, prompts y cadenas de razonamiento.
- Integrar modelos de IA con sistemas empresariales mediante APIs, conectores y servicios cloud.
- Crear componentes reutilizables, aceleradores, plantillas y librerías internas.
- Participar en revisiones de código y asegurar buenas prácticas arquitectónicas.
- Diseñar y automatizar infraestructura utilizando Infraestructura como Código (IaC).
Estrategia y Roadmap
- Definir hojas de ruta para iniciativas de Inteligencia Artificial.
- Evaluar la madurez tecnológica y de datos de las organizaciones.
- Identificar oportunidades de adopción de nuevas capacidades de IA.
- Analizar tendencias, modelos, frameworks y proveedores tecnológicos.
Datos y Fundamentos
- Definir estrategias de datos para soluciones de IA.
- Diseñar arquitecturas de datos basadas en data lakes, embeddings y vector databases.
- Establecer estándares de calidad, gobierno y privacidad de datos.
- Diseñar pipelines de ingesta y procesamiento de información.
Arquitectura, MLOps y LLMOps
- Diseñar arquitecturas de MLOps y LLMOps.
- Definir estrategias de versionado, despliegue, monitoreo y observabilidad.
- Seleccionar stacks tecnológicos para soluciones de IA.
- Diseñar soluciones escalables, resilientes y optimizadas en costos.
Gobierno y Riesgo
- Implementar prácticas de IA Responsable.
- Definir guardrails, controles y mecanismos Human-in-the-Loop.
- Identificar riesgos técnicos, legales y de seguridad.
- Asegurar cumplimiento normativo y buenas prácticas.
Liderazgo Técnico
- Guiar y apoyar equipos de Data Science, Machine Learning e Ingeniería.
- Establecer estándares técnicos y arquitectónicos.
- Actuar como enlace entre negocio, tecnología, seguridad y datos.
- Capacitar equipos internos y usuarios en nuevas capacidades de IA.
💻 Requisitos
Junior AI Solutions Architect
- Al menos 1 año de experiencia en proyectos de Inteligencia Artificial, Machine Learning, Data Science o automatización.
- Conocimientos de modelos de IA, APIs y arquitecturas cloud.
- Conocimientos de Python y tecnologías de integración.
Mid-Level AI Solutions Architect
- Entre 3 y 5 años de experiencia profesional en IA, Data, Cloud o Machine Learning.
- Experiencia diseñando e implementando soluciones analíticas o de IA.
- Conocimiento de RAG, agentes, APIs, pipelines de datos o MLOps.
Senior AI Solutions Architect
- 6 o más años de experiencia liderando iniciativas de IA, Data o Cloud.
- Experiencia definiendo arquitecturas empresariales de IA.
- Experiencia en gobierno de IA, estrategia tecnológica, MLOps y liderazgo técnico.
- Experiencia trabajando con stakeholders de negocio y tecnología.
Para Todos los Niveles
- Experiencia con arquitecturas de IA, Machine Learning o Analítica Avanzada.
- Conocimiento de servicios cloud (AWS, Azure o GCP).
- Experiencia con integración de APIs y soluciones empresariales.
- Conocimiento de bases de datos relacionales y no relacionales.
- Capacidad analítica y orientación a resultados.
- Habilidades de comunicación y colaboración multidisciplinaria.
- Disponibilidad para trabajar bajo modalidad híbrida en Ciudad de México.
⭐ Deseable
- Experiencia con IA Generativa y Large Language Models (LLMs).
- Experiencia con frameworks de agentes y arquitecturas RAG.
- Experiencia con MLOps y LLMOps.
- Experiencia con AWS, Azure OpenAI o Google Cloud AI.
- Certificaciones cloud o relacionadas con Inteligencia Artificial.
- Experiencia en proyectos de transformación digital e innovación.
🎁 Beneficios
- Modalidad híbrida en Ciudad de México.
- Participación en iniciativas innovadoras de Inteligencia Artificial.
- Trabajo con tecnologías emergentes y arquitecturas modernas.
- Entorno colaborativo y multidisciplinario.
- Oportunidad de crecimiento en proyectos de alto impacto
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