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El rol de GenAI Expert es responsable de liderar el diseño, desarrollo e industrialización de capacidades de inteligencia artificial generativa en la organización. Este perfil combina una sólida base técnica con visión estratégica y capacidad de ejecución, actuando como nexo entre negocio, arquitectura e ingeniería para asegurar una adopción eficiente, segura y escalable de GenAI.
Será el referente técnico en el uso de modelos generativos (LLMs y multimodales), definiendo arquitecturas de referencia, estándares de integración y buenas prácticas para su uso en entornos corporativos. Participará activamente en el diseño de soluciones avanzadas como asistentes virtuales, agentes autónomos y sistemas basados en RAG, garantizando su alineamiento con las necesidades del negocio.
Asimismo, liderará la evolución de plataformas de integración GenAI (GenAI Gateway), habilitando el consumo controlado de modelos a través de patrones de seguridad, observabilidad y gobierno. Tendrá un papel clave en la evaluación de tecnologías, validación mediante pruebas de concepto y despliegue en producción.
El GenAI Expert también impulsará el uso responsable de la IA, estableciendo mecanismos de control, evaluación y cumplimiento normativo. Como líder técnico, colaborará con equipos multidisciplinares, promoviendo estándares, acelerando la adopción de GenAI y contribuyendo a la generación de valor a través de la innovación.
Responsabilidades principales
1. Diseño y desarrollo de soluciones GenAI
- Diseñar y desarrollar aplicaciones basadas en LLMs (agentes, asistentes, sistemas RAG).
- Construir APIs, microservicios y pipelines de inferencia integrados con sistemas corporativos.
- Aplicar técnicas como prompt engineering, evaluación de modelos y optimización de respuestas.
2. Arquitectura y plataforma GenAI
- Definir arquitecturas escalables y seguras para soluciones GenAI.
- Diseñar y evolucionar plataformas tipo GenAI Gateway para la gestión del consumo de modelos.
- Establecer patrones para arquitecturas MCP y A2A, asegurando interoperabilidad entre agentes y servicios.
3. Integración y ecosistema tecnológico
- Integrar modelos de proveedores como OpenAI, Azure OpenAI, AWS Bedrock o Vertex AI.
- Implementar gateways y soluciones de integración (Kong, NGINX, Apigee, etc.).
- Asegurar la integración con IAM, redes, observabilidad y CI/CD.
4. Evaluación, seguridad y gobierno
- Definir métricas de calidad, coste y rendimiento de modelos generativos.
- Implementar controles de seguridad, privacidad y uso responsable de la IA.
- Establecer marcos de gobierno para el consumo y monitorización de modelos.
5. Industrialización y delivery
- Liderar el despliegue de soluciones en entornos productivos.
- Automatizar infraestructuras mediante IaC y prácticas DevSecOps.
- Desarrollar componentes reutilizables y acelerar la adopción.
6. Liderazgo técnico e innovación
- Actuar como referente técnico y mentor para equipos multidisciplinares.
- Definir roadmap técnico y promover buenas prácticas.
- Evaluar nuevas tecnologías y detectar oportunidades de innovación.
Requisitos
Experiencia técnica
- +5 años en desarrollo de software, arquitectura o soluciones de IA/ML.
- Experiencia en desarrollo con LLMs y GenAI (OpenAI, Azure OpenAI, Bedrock, Vertex AI).
- Conocimiento de RAG, agentes, prompt engineering y evaluación de modelos.
- Experiencia en arquitecturas cloud (AWS, Azure o GCP) y microservicios.
- Dominio de Python (y deseable Go o Node.js).
- Experiencia con API Gateways (Kong, NGINX, Apigee) e integración de sistemas.
- Conocimiento de CI/CD e Infraestructura como Código (Terraform, CloudFormation).
- Experiencia en seguridad (IAM, autenticación, autorización).
Conocimientos en GenAI
- Arquitecturas multi-LLM y desacoplamiento de proveedores.
- MCP y arquitecturas Agent-to-Agent (A2A).
- LLMOps / MLOps y observabilidad de modelos.
- Seguridad, guardrails y uso responsable de IA.
Habilidades deseables
- Experiencia liderando equipos o iniciativas técnicas.
- Certificaciones cloud.
- Experiencia en entornos regulados.
- Conocimiento de frameworks de agentes (LangChain, Semantic Kernel).
Competencias personales
- Pensamiento estratégico con orientación a ejecución.
- Capacidad de comunicación con negocio y tecnología.
- Liderazgo técnico y colaboración en entornos complejos.
Idiomas
- Inglés B2 o superior.
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