Arquitecto De Inteligencia Artificial

Capital Empresarial Horizonte Empresa Mexicana especialista en Recursos Humanos y Tecnologías de la Información solicita:

Arquitecto de Inteligencia Artificial Requisitos lingüísticos

• Ingles conversacional obligatorio

Ubicación y modalidad

• Para laborar en CDMX, Monterrey, Querétaro y Guadalajara (3 días de manera presencial y 2 días home office)
• Esquema Hibrido

Requisitos técnicos indispensables

• Experiencia en diseño de arquitecturas de software, soluciones cloud o plataformas de Inteligencia Artificial.
• Conocimientos sólidos de Inteligencia Artificial, Machine Learning, Deep Learning y procesamiento de lenguaje natural (NLP).
• Experiencia en arquitecturas de IA generativa y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).
• Conocimiento de patrones de diseño para aplicaciones basadas en IA, incluyendo RAG, embeddings, búsqueda semántica y bases de datos vectoriales.
• Experiencia con lenguajes de programación como Python y con APIs para integrar modelos y servicios de IA.
• Conocimiento de frameworks y herramientas para el desarrollo de soluciones de IA, como Lang Chain, Llama Index, Py Torch, Tensor Flow o equivalentes, de acuerdo con la plataforma utilizada.
• Experiencia en plataformas cloud y sus servicios de Inteligencia Artificial, como Azure AI, Azure Machine Learning, Amazon Bedrock, Amazon Sage Maker o Vertex AI.
• Conocimientos de arquitectura de microservicios, APIs REST, integración de sistemas y servicios distribuidos.
• Experiencia en diseño de soluciones escalables, resilientes y seguras para ambientes empresariales.
• Conocimiento de prácticas MLOps/LLMOps, automatización de despliegues, versionamiento y monitoreo de modelos.
• Conocimientos de seguridad, privacidad de datos, control de acceso y gobernanza de modelos de IA.
• Capacidad para elaborar documentación técnica, diagramas de arquitectura y propuestas de solución.
• Habilidades de comunicación para presentar decisiones arquitectónicas y explicar conceptos técnicos a audiencias técnicas y de negocio.

Responsabilidades principales

• Diseñar arquitecturas de soluciones de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Generative AI, alineadas con los requerimientos técnicos y objetivos del negocio.
• Definir arquitecturas para el desarrollo, entrenamiento, evaluación, implementación y monitoreo de modelos de IA.
• Diseñar e implementar soluciones basadas en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), incluyendo aplicaciones de IA generativa, asistentes virtuales y sistemas conversacionales.
• Diseñar soluciones basadas en Retrieval-Augmented Generation (RAG), integración con bases de datos vectoriales y mecanismos de búsqueda semántica.
• Evaluar y seleccionar modelos, frameworks, plataformas y servicios de IA de acuerdo con los requerimientos de rendimiento, escalabilidad, seguridad y costos.
• Diseñar arquitecturas cloud para soluciones de IA utilizando servicios de proveedores como Microsoft Azure, AWS o Google Cloud, según las necesidades del proyecto.
• Definir estrategias de integración de modelos de IA con aplicaciones empresariales, APIs, bases de datos, plataformas de datos y sistemas existentes.
• Establecer buenas prácticas de MLOps y LLMOps para automatizar el ciclo de vida de los modelos, desde el desarrollo hasta su despliegue y mantenimiento.
• Diseñar mecanismos de monitoreo, evaluación y observabilidad para medir la calidad, precisión, latencia, disponibilidad y costos de las soluciones de IA.
• Implementar principios de seguridad, privacidad, protección de datos y gobernanza para garantizar el uso responsable de la inteligencia artificial.
• Definir estrategias para la gestión de riesgos asociados con modelos de IA, incluyendo sesgos, alucinaciones, exposición de información y resultados no confiables.
• Colaborar con científicos de datos, ingenieros de Machine Learning, desarrolladores, arquitectos cloud y equipos de negocio para transformar necesidades empresariales en soluciones técnicas.
• Elaborar diagramas de arquitectura, documentación técnica, lineamientos de diseño y estándares para el desarrollo de soluciones de IA.
• Evaluar nuevas tecnologías, modelos y herramientas de Inteligencia Artificial para identificar oportunidades de innovación y mejora.
• Liderar revisiones de arquitectura y brindar orientación técnica a los equipos involucrados en el desarrollo e implementación de soluciones de IA.
• Optimizar el rendimiento y los costos de infraestructura, inferencia y consumo de modelos, garantizando soluciones eficientes y escalables.

Conocimientos deseables

• Experiencia en soluciones de IA generativa para entornos empresariales.
• Conocimientos de agentes de IA, uso de herramientas (tool