Arquitecto de Soluciones de Aprendizaje Automático

Descripción

Resumen: Como Arquitecto de Soluciones de Aprendizaje Automático, actuará como puente técnico entre los clientes y los equipos de entrega, liderando las discusiones previas a la venta, diseñando arquitecturas de aprendizaje automático y garantizando que las soluciones se alineen con las necesidades del cliente. Aspectos destacados: 1. Dirigir discusiones técnicas previas a la venta y diseñar arquitecturas de aprendizaje automático 2. Diseñar soluciones basadas en agentes aprovechando modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y flujos de trabajo asistidos por IA 3. Rol de alto impacto trabajando con diversos clientes y tecnologías de vanguardia ##### **Como Arquitecto de Soluciones de Aprendizaje Automático, será el puente técnico entre los clientes y los equipos de entrega. Liderará discusiones técnicas previas a la venta, diseñará arquitecturas de aprendizaje automático que resuelvan problemas empresariales y garantizará que las soluciones sean factibles, escalables y estén alineadas con las necesidades del cliente. Se trata de un rol altamente orientado al cliente que requiere tanto una sólida experiencia técnica como excelentes habilidades comunicativas.** ##### **En la era de la IA generativa y los sistemas autónomos, también será responsable de diseñar soluciones basadas en agentes que aprovechen modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), ecosistemas de herramientas y flujos de trabajo asistidos por IA para entregar un valor transformador a los clientes.** ### **Responsabilidades principales** **Preventa y diseño de soluciones (45%)** ---------------------------------------- * Dirigir sesiones técnicas de descubrimiento con clientes potenciales; * Comprender los problemas empresariales de los clientes y traducirlos en soluciones de aprendizaje automático; * Diseñar arquitecturas de aprendizaje automático de extremo a extremo y propuestas técnicas; * Crear presentaciones y demostraciones técnicas convincentes; * Estimar el alcance del proyecto, los plazos, los costos y los requisitos de recursos; * Apoyar a los Gerentes Generales en la obtención de nuevos negocios. **Liderazgo técnico orientado al cliente (25%)** * Actuar como principal punto de contacto técnico para los clientes; * Gestionar las expectativas de los interesados técnicos; * Presentar soluciones técnicas tanto a audiencias técnicas como no técnicas; * Navegar dinámicas organizacionales complejas y prioridades contradictorias; * Garantizar la satisfacción del cliente durante todo el ciclo de vida del proyecto; * Construir relaciones duraderas de confianza como asesor técnico. **Arquitectura de soluciones basadas en agentes (15%)** ---------------------------------------- * Diseñar soluciones de IA basadas en agentes que aprovechen la toma de decisiones autónoma y la orquestación de herramientas; * Diseñar estrategias de integración del MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) para los entornos de los clientes; * Evaluar y recomendar marcos de agentes adecuados (LangGraph, Claude Agent SDK, etc.) para los casos de uso de los clientes; * Crear demostraciones de prueba de concepto (POC) que muestren las capacidades basadas en agentes mediante herramientas de desarrollo asistidas por IA; * Asesorar a los clientes sobre las decisiones de desarrollar frente a adquirir componentes basados en agentes; * Desarrollar arquitecturas de referencia para patrones comunes basados en agentes (agentes RAG, sistemas multiagente, agentes que utilizan herramientas); * Evaluar los requisitos de AgentOps, incluidos monitoreo, evaluación y optimización de costos. **Colaboración interna y transferencia (15%)** -------------------------------------------- * Colaborar con los equipos de entrega para garantizar una transferencia fluida; * Brindar orientación técnica durante la ejecución del proyecto; * Contribuir al desarrollo de patrones de solución reutilizables y aceleradores basados en agentes; * Compartir conocimientos y mejores prácticas con la práctica de aprendizaje automático; * Capacitar a ingenieros en comunicación con clientes y diseño de soluciones; * Contribuir a la documentación de la caja de herramientas de IA de Provectus y a las plantillas de soluciones. ### **Requisitos técnicos** **Arquitectura y diseño de aprendizaje automático** ------------------------------ * Diseño de soluciones: Capacidad para diseñar sistemas de aprendizaje automático de extremo a extremo para diversos problemas empresariales; * Ciclo de vida del aprendizaje automático: Comprensión profunda del ciclo completo del aprendizaje automático, desde los datos hasta la implementación; * Diseño de sistemas: Experiencia en el diseño de arquitecturas de aprendizaje automático escalables y listas para producción; * Análisis de compensaciones: Capacidad para evaluar enfoques técnicos (costo, rendimiento, complejidad); * Evaluación de viabilidad: Evaluar rápidamente si el aprendizaje automático es una solución adecuada para un problema determinado. **Ingeniería basada en agentes y desarrollo asistido por IA** --------------------------------------------------- * Arquitectura basada en agentes: Comprensión profunda de los patrones de diseño de agentes, gestión de estado y marcos de orquestación; * Ecosistema Claude: Experiencia práctica con Claude Code, Claude Agent SDK y el ecosistema de herramientas de Anthropic; * Competencia en MCP: Conocimiento de la arquitectura del Protocolo de Contexto de Modelo para diseñar integraciones con clientes; * Marcos de agentes: Conocimiento práctico de LangGraph, agentes de LangChain y patrones de orquestación multiagente; * Flujos de trabajo asistidos por IA: Experiencia demostrada con asistentes de programación basados en IA (Cursor, GitHub Copilot, Claude Code) para prototipado rápido; * Diseño de ecosistemas de herramientas: Capacidad para diseñar estrategias de invocación de funciones y uso de herramientas para requisitos complejos de los clientes; * Comprensión de AgentOps: Conocimiento de marcos de monitoreo y evaluación de agentes, así como estrategias de optimización de costos; * Desarrollo de POC: Capacidad para construir rápidamente demostraciones convincentes basadas en agentes mediante desarrollo asistido por IA. **Amplitud en aprendizaje automático** -------------- * Múltiples dominios de aprendizaje automático: Experiencia en diversas aplicaciones de aprendizaje automático (RAG, visión por computadora, series temporales, recomendaciones, etc.); * Soluciones basadas en LLM: Amplia experiencia en el diseño de aplicaciones basadas en LLM, incluidos sistemas basados en agentes; * Aprendizaje automático clásico: Base sólida en algoritmos clásicos de aprendizaje automático y conocimiento de cuándo utilizarlos; * Aprendizaje profundo: Comprensión de arquitecturas y aplicaciones de redes neuronales; * MLOps/LLMOps/AgentOps: Conocimiento de infraestructura de aprendizaje automático en producción y prácticas DevOps para todos los paradigmas de aprendizaje automático. **Nube e infraestructura (AWS obligatorio)** ------------------------------------------- * Experiencia en AWS: Conocimiento avanzado de servicios de aprendizaje automático y datos de AWS (SageMaker, Bedrock, Lambda, ECS, etc.); * Amazon Bedrock: Comprensión profunda de agentes de Bedrock, bases de conocimiento y opciones de alojamiento de modelos; * Conocimiento multi-nube: Comprensión de alternativas en Azure y GCP para discusiones comparativas; * Arquitecturas sin servidor: Experiencia con Lambda, API Gateway y Step Functions para flujos de trabajo basados en agentes; * Optimización de costos: Capacidad para diseñar soluciones rentables con un análisis claro del costo total de propiedad (TCO); * Seguridad y cumplimiento: Comprensión de los requisitos de seguridad de los datos, privacidad y cumplimiento normativo. **Arquitectura de datos** * Canalizaciones de datos: Comprensión de patrones y herramientas ETL/ELT; * Almacenamiento de datos: Conocimiento de bases de datos, lagos de datos, bases de datos vectoriales y almacenes de datos; * Calidad de los datos: Comprensión de la validación y el monitoreo de datos; * Procesamiento en tiempo real frente a por lotes: Capacidad para diseñar soluciones según distintas necesidades de procesamiento de datos. **Habilidades técnicas deseables** * Certificaciones de AWS (Arquitecto de Soluciones Profesional, Especialidad en Aprendizaje Automático); * Experiencia en industrias específicas (finanzas, salud, comercio minorista, etc.); * Conocimiento de ética de la IA y prácticas responsables de IA; * Experiencia en despliegues de aprendizaje automático en el borde (edge ML) y IoT; * Liderazgo intelectual publicado (blogs, conferencias, documentos técnicos); * Contribuciones a marcos de agentes de código abierto o servidores MCP. ### **Métricas de éxito (primeros 90 días)** **Días 1\-30:** --------------- * Observar 3\-5 compromisos previos a la venta; * Establecer relaciones con los Gerentes Generales y el equipo de ventas; * Completar la incorporación al catálogo de soluciones y la caja de herramientas de IA de Provectus; * Contribuir a al menos 1 propuesta técnica; * Demostrar competencia con Claude Code y el desarrollo asistido por IA para la creación de POC. **Días 31\-60:** ---------------- * Dirigir de forma independiente 2\-3 sesiones técnicas de descubrimiento; * Crear demostraciones técnicas convincentes, incluidas capacidades de IA basadas en agentes; * Transferir con éxito 1\-2 proyectos a los equipos de entrega; * Establecer una relación de confianza con clientes clave; * Desarrollar al menos un patrón de solución basado en agentes reutilizable o una arquitectura de referencia. **Días 61\-90:** ---------------- * Obtener al menos 1 nuevo compromiso con un cliente mediante liderazgo técnico; * Consolidarse como voz técnica de confianza para soluciones de IA basadas en agentes; * Contribuir a al menos 1 activo de solución reutilizable o componente de la caja de herramientas de IA; * Recibir comentarios positivos de clientes y partes interesadas internas; * Diseñar y proponer con éxito al menos una solución basada en agentes a un cliente. ### **Qué ofrecemos** * Rol de alto impacto trabajando con diversos clientes; * Oportunidad de influir en las ofertas de soluciones y la dirección de la práctica; * Trabajar con tecnologías de vanguardia en aprendizaje automático, LLM e IA basada en agentes; * Exposición global en LATAM, Europa y América del Norte; * Trayectoria profesional hacia Liderazgo de Práctica o Arquitecto Principal; * Presupuesto para formación y asistencia a conferencias; * Modalidad remota primaria con oportunidades regulares de viajes a clientes; * Acceso a las últimas herramientas de IA y suscripciones para desarrollo profesional. ### **Proceso de solicitud** * Evaluación inicial: CV \+ conversación preliminar; * Evaluación técnica: Diseño de sistemas \+ discusión sobre arquitectura de aprendizaje automático/basada en agentes (2 horas); * Estudio de caso: Diseñar una solución para un escenario realista de cliente, incluidos componentes basados en agentes (presentación); * Entrevista conductual: Comunicación con clientes y gestión de interesados; * Ronda final: Reunión con el Líder de Práctica y los Gerentes Generales; * Oferta. Podemos utilizar herramientas de inteligencia artificial (IA) para apoyar partes del proceso de contratación, como revisar solicitudes, analizar currículums o evaluar respuestas. Estas herramientas ayudan a nuestro equipo de reclutamiento, pero no sustituyen el juicio humano. Las decisiones finales de contratación las toman personas. Si desea más información sobre cómo se procesan sus datos, contáctenos.