Arquitecto de Inteligencia Artificial

Computrabajo; Monterrey, Santiago de Querétaro, Región Centro; Hybrid; MXN 900,000 - 1,500,000; Full time

Job summary

Capital Empresarial Horizonte, empresa mexicana especializada en Recursos Humanos y Tecnologías de la Información, busca un Arquitecto de Inteligencia Artificial para diseñar soluciones híbridas en CDMX, Monterrey, Querétaro y Guadalajara, con 3 días presenciales y 2 días de home office.

El candidato debe dominar IA, ML, NLP y arquitectura de IA generativa, trabajar con LLM, RAG y bases de datos vectoriales, y liderar desde el diseño hasta la implementación y gobernanza, colaborando con equipos

Qualifications

• Experiencia en diseño de arquitecturas de software y soluciones cloud para IA.
• Conocimientos sólidos de IA, ML, DL y NLP.
• Experiencia en IA generativa y modelos LLM.
• Conocimientos de microservicios, APIs REST y seguridad de IA.
• Habilidades para documentar arquitecturas y presentar decisiones.

Responsibilities

• Diseñar arquitecturas de IA, ML y Generative AI alineadas al negocio.
• Definir arquitecturas para entrenamiento, evaluación, implementación y monitoreo de modelos.
• Diseñar e implementar soluciones basadas en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).
• Diseñar soluciones basadas en Retrieval-Augmented Generation (RAG) e búsqueda semántica.
• Evaluar y seleccionar modelos, frameworks y servicios de IA.
• Liderar revisiones de arquitectura y colaborar con datos, desarrollo y negocio.

Skills

IA arquitecturas

Python

LangChain

LLM

Pipelines MLOps

Seguridad IA

APIs REST

Cloud platforms

Comunicación técnica

Tools

LangChain

LlamaIndex

PyTorch

TensorFlow

Job description

Capital Empresarial Horizonte Empresa Mexicana especialista en Recursos Humanos y Tecnologías de la Información solicita:Arquitecto de Inteligencia ArtificialIngles conversacional obligatorioPara laborar en CDMX, Monterrey, Querétaro y Guadalajara (3 días de manera presencial y 2 días home office)Esquema HibridoRequisitos técnicos indispensablesExperiencia 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 LangChain, LlamaIndex, PyTorch, TensorFlow 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 SageMaker 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 principalesDiseñar 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 deseablesExperiencia en soluciones de IA generativa para entornos empresariales.Conocimientos de agentes de IA, uso de herramientas (tool calling) y flujos de trabajo multiagente.Experiencia en fine-tuning, evaluación y optimización de modelos de lenguaje.Conocimientos de arquitecturas de datos, Data Lakes, Data Warehouses y pipelines de procesamiento de información.Experiencia con Docker, Kubernetes y plataformas de orquestación de contenedores.Conocimientos de CI/CD, Infrastructure as Code y automatización de infraestructura.Experiencia en optimización de costos y rendimiento de modelos, incluyendo estrategias de caché, selección de modelos y control de consumo de tokens.Familiaridad con marcos de gobernanza y uso responsable de la IA, así como con técnicas de evaluación de calidad y mitigación de riesgos.Experiencia en proyectos de transformación digital, innovación tecnológica o modernización de plataformas empresariales.Ofrecemos:Horario de OficinaEsquema 100% nominaSueldo abierto a negociación de acuerdo a experienciaPrestaciones de LeyPrestaciones superiores (SGMM familiar, SV 1 millón, Vales de despensa, 30 días de aguinaldo, PTU)