Senior Expert Arquitectura Cognitiva

Referencia: 38720 

Vacante: ROL Arquitectura Aplicaciones

Localización: España > Barcelona > Sabadell 

Niveles Organizativos: Operaciones y Tecnología > Tecnología > Arquitectura > Arquitectura Core > Arquitectura Cognitiva  

Posibilidad de multiubicación: No  (1)

¿Qué estamos buscando?

En estos momentos buscamos incorporar en Sabadell un / una Arquitecto / Arquitecta Especialista en Modelos de Inteligencia Artificial para unirse al equipo de arquitectura cognitiva del banco.

Hablemos del proyecto...

Integrado dentro de la Dirección de Arquitectura de Inteligencia Artificial y Sistemas Cognitivos, el profesional actuará como referente tecnológico en el ámbito de los modelos de Inteligencia Artificial y las capacidades cognitivas avanzadas de la organización.

La posición tiene un marcado componente de especialización tecnológica y evolución de capacidades, contribuyendo a definir cómo deben utilizarse los modelos de IA dentro del banco, cómo integrarlos en el ecosistema corporativo y cómo evolucionarlos de forma alineada con la estrategia tecnológica y las necesidades de negocio.

La persona seleccionada ayudará a definir las arquitecturas de referencia para capacidades basadas en Inteligencia Artificial, participando tanto en la evolución tecnológica como en la implantación de soluciones empresariales apoyadas en modelos preentrenados, modelos especializados, modelos ajustados y modelos propietarios.

Trabajará de forma transversal con arquitectos de solución, equipos de ingeniería, áreas de negocio, equipos de datos, plataformas tecnológicas y proveedores especializados, aportando visión tecnológica, conocimiento del mercado y experiencia en modelos, frameworks, arquitecturas e infraestructuras de Inteligencia Artificial.

El foco principal de la posición estará orientado al uso de capacidades de IA sobre información no estructurada, incluyendo documentos, imágenes, audio, vídeo, lenguaje natural y conocimiento corporativo, facilitando su explotación dentro de procesos y aplicaciones empresariales.

Misión

Actuar como referente tecnológico para las capacidades de Inteligencia Artificial basadas en modelos, contribuyendo a definir su estrategia tecnológica, evolución, adopción y modelo de utilización dentro del banco.

Su misión será impulsar el uso eficiente de capacidades de IA mediante la correcta selección, entrenamiento, especialización, despliegue, orquestación e integración de modelos de Inteligencia Artificial, asegurando que éstos generen valor para el negocio mediante soluciones escalables, seguras, gobernadas y alineadas con los estándares corporativos.

La posición contribuirá a la adopción de capacidades avanzadas de IA para el procesamiento de información no estructurada, la automatización inteligente de procesos, la extracción de conocimiento y la incorporación de modelos cognitivos dentro de la arquitectura tecnológica de la organización.

Estrategia y Arquitectura

• Definir arquitecturas de referencia para el desarrollo, entrenamiento, despliegue, consumo y operación de modelos de Inteligencia Artificial.
• Diseñar marcos de referencia para capacidades basadas en IA Generativa, IA Predictiva, IA Multimodal e Inteligencia Documental.
• Establecer estándares de integración, seguridad, observabilidad, trazabilidad y gobernanza.
• Evaluar plataformas, frameworks, arquitecturas y tecnologías de mercado.
• Contribuir a la definición de la hoja de ruta tecnológica de Inteligencia Artificial del banco.
• Definir patrones de industrialización y escalado para capacidades basadas en modelos de IA.

Especialización tecnológica y visión de mercado

• Mantener un conocimiento profundo de los modelos, arquitecturas y tecnologías predominantes en el mercado.
• Comprender la evolución de los principales fabricantes, plataformas y marketplaces de modelos.
• Analizar tendencias tecnológicas y capacidades emergentes.
• Evaluar la aplicabilidad de nuevas tecnologías al contexto del banco.
• Actuar como punto de referencia para cuestiones tecnológicas relacionadas con modelos de Inteligencia Artificial.
• Identificar oportunidades de incorporación de nuevos modelos y capacidades al ecosistema tecnológico corporativo.

Modelos de Inteligencia Artificial

• Definir patrones de utilización de modelos fundacionales, especializados y propietarios.
• Asesorar en la selección de modelos según requisitos funcionales, operativos, regulatorios y de coste.
• Identificar oportunidades para el uso de modelos preentrenados, ajustados o desarrollados internamente.
• Definir estrategias de entrenamiento, fine-tuning, especialización y adaptación de modelos.
• Diseñar arquitecturas multimodelo y patrones de coordinación entre modelos.
• Evaluar continuamente el rendimiento, calidad y adecuación de los modelos utilizados.

Procesamiento de información no estructurada

• Definir patrones para el procesamiento y explotación de información no estructurada.
• Diseñar arquitecturas para capacidades de Inteligencia Documental.
• Facilitar la extracción de conocimiento de documentos, imágenes, audio y vídeo.
• Impulsar el uso de IA para clasificación documental, extracción de entidades y análisis semántico.
• Definir mecanismos de incorporación del conocimiento extraído a procesos y aplicaciones corporativas.
• Contribuir a la construcción de plataformas corporativas basadas en conocimiento y capacidades cognitivas.

Orquestación y coordinación de capacidades de IA

• Definir patrones de orquestación para capacidades de IA distribuidas.
• Diseñar arquitecturas capaces de coordinar múltiples modelos y servicios de Inteligencia Artificial dentro de procesos complejos.
• Establecer mecanismos de colaboración entre modelos especializados.
• Definir estrategias de ejecución batch, near real-time, real-time y bajo demanda.
• Diseñar arquitecturas para escenarios asistidos y desasistidos.
• Participar en la definición de plataformas de ejecución de workflows inteligentes.
• Impulsar el uso de frameworks de orquestación y coordinación de procesos basados en IA.
• Diseñar mecanismos de resiliencia, trazabilidad y recuperación en flujos distribuidos de Inteligencia Artificial.
• Definir modelos de integración basados en eventos y arquitecturas desacopladas.

Soporte a arquitectura y proyectos

• Asesorar a arquitectos de solución en iniciativas que incorporen capacidades de Inteligencia Artificial.
• Colaborar con las unidades técnicas en la definición de soluciones complejas.
• Participar en revisiones técnicas de proyectos estratégicos.
• Facilitar la reutilización de componentes, servicios y patrones comunes.
• Definir recomendaciones para distintos escenarios de uso corporativo.
• Actuar como referente técnico en la definición de arquitecturas basadas en IA.

Integración en el ecosistema tecnológico

• Definir patrones de integración de capacidades de IA con aplicaciones y procesos de negocio.
• Diseñar arquitecturas para consumo síncrono, asíncrono, batch y tiempo real.
• Establecer modelos de integración mediante APIs, eventos y microservicios.
• Garantizar la interoperabilidad con plataformas corporativas.
• Facilitar la integración de modelos dentro de arquitecturas distribuidas y cloud.
• Definir buenas prácticas para el consumo de capacidades de IA desde aplicaciones empresariales.

Infraestructura, despliegue y escalabilidad

• Definir arquitecturas para el despliegue eficiente de modelos de Inteligencia Artificial.
• Participar en la definición de infraestructuras GPU para entrenamiento e inferencia.
• Evaluar tecnologías de aceleración hardware para cargas de trabajo de IA.
• Definir patrones de escalabilidad horizontal y vertical.
• Establecer recomendaciones para la optimización de costes de inferencia.
• Diseñar arquitecturas híbridas y multi-cloud para capacidades cognitivas.
• Definir modelos de operación de capacidades de IA a gran escala.

Gobierno y ciclo de vida de modelos

• Definir estándares para la gestión integral del ciclo de vida de modelos.
• Participar en la definición de procesos de validación y certificación.
• Establecer criterios de monitorización y evaluación continua.
• Definir modelos de trazabilidad, explicabilidad y auditoría.
• Colaborar en la implantación de capacidades de AI Governance.
• Contribuir a la adopción de prácticas de MLOps y ModelOps.

Relación con proveedores y ecosistema tecnológico

• Actuar como interlocutor tecnológico con fabricantes y partners especializados.
• Participar en evaluaciones tecnológicas y sesiones de roadmap.
• Analizar las capacidades ofrecidas por plataformas, servicios cloud y fabricantes.
• Evaluar riesgos, dependencias y oportunidades de adopción.
• Contribuir a la toma de decisiones tecnológicas estratégicas.
• Mantener una visión actualizada del ecosistema de Inteligencia Artificial empresarial.

Impulso a la transformación y adopción

• Favorecer la adopción de capacidades avanzadas de Inteligencia Artificial dentro de la organización.
• Compartir conocimiento y mejores prácticas.
• Contribuir a la definición de estándares corporativos.
• Acompañar a los distintos equipos en la incorporación de nuevas capacidades de IA.
• Actuar como referente interno en materia de modelos y plataformas de Inteligencia Artificial.

¿Qué valoramos de tu candidatura? 

• Experiencia relevante trabajando con modelos de Inteligencia Artificial en entornos empresariales.
• Participación en proyectos de diseño, entrenamiento, especialización, despliegue y operación de modelos de IA.
• Experiencia en procesamiento de información no estructurada.
• Experiencia práctica con modelos de lenguaje, visión, voz e inteligencia documental.
• Experiencia en integración de capacidades de IA dentro de ecosistemas corporativos complejos.
• Experiencia en arquitecturas distribuidas y orientadas a microservicios.
• Experiencia en despliegues en tiempo real, batch y bajo demanda.
• Experiencia demostrable en Python aplicado al desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial.
• Experiencia en patrones de orquestación y coordinación de servicios distribuidos.

Muy valorable

• Experiencia en banca o servicios financieros.
• Participación en iniciativas de industrialización de IA.
• Experiencia con plataformas MLOps y ModelOps.
• Experiencia en Azure Machine Learning o plataformas equivalentes.
• Experiencia en despliegues híbridos y multi-cloud.
• Participación en iniciativas de IA Responsable y AI Governance.

Conocimientos y capacidades técnicas

Se busca una persona con un conocimiento sólido del funcionamiento interno de los modelos, sus arquitecturas, patrones de uso, integración y operación, más allá del dominio de herramientas concretas.

Tecnologías de Modelos de IA

• Large Language Models (LLMs).
• Small Language Models (SLMs).
• Foundation Models.
• Modelos multimodales.
• Modelos predictivos.
• Deep Learning.
• Machine Learning.
• Modelos especializados y de dominio.

Capacidades cognitivas

Procesamiento del lenguaje natural

• Natural Language Processing (NLP).
• Natural Language Understanding (NLU).
• Natural Language Generation (NLG).
• Semantic Search.
• Embeddings.
• RAG.
• Fine-Tuning.
• Model Routing.

Voz

• Automatic Speech Recognition (ASR).
• Speech-to-Text.
• Text-to-Speech (TTS).
• Voice Synthesis.
• Voice Analytics.
• Voice Biometrics.

Visión Artificial

• Computer Vision.
• OCR avanzado.
• Image Classification.
• Object Detection.
• Video Analytics.
• Visual Reasoning.

Inteligencia Documental

• Intelligent Document Processing (IDP).
• Document Intelligence.
• Extracción de entidades.
• Clasificación documental.
• Knowledge Extraction.
• Procesamiento de documentación estructurada y no estructurada.

Frameworks, librerías y ecosistema IA

Experiencia y familiaridad con tecnologías como:

• PyTorch.
• TensorFlow.
• Keras.
• Hugging Face.
• Transformers.
• Sentence Transformers.
• LangChain.
• LlamaIndex.
• DSPy.
• MLflow.
• ONNX.
• Ray.
• Kubeflow.
• OpenMMLab.

Python

Conocimiento avanzado y experiencia demostrable en Python como lenguaje principal para el desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial:

• Diseño y desarrollo de librerías y componentes reutilizables.
• Desarrollo de pipelines de datos e IA.
• Integración con APIs y servicios corporativos.
• Automatización de procesos.
• Programación distribuida.
• Optimización de rendimiento.
• Desarrollo de servicios de inferencia y modelos productivos.

Orquestación y sistemas distribuidos

• Diseño de flujos distribuidos de procesamiento inteligente.
• Coordinación de modelos y servicios cognitivos.
• Orquestación de pipelines de IA.
• Gestión de dependencias y procesos complejos.
• Ejecución resiliente y distribuida.

Experiencia o conocimiento de frameworks y tecnologías como:

• Temporal.io.
• Luigi.
• Apache Airflow.
• Prefect.
• Dagster.
• Ray Workflows.

Infraestructura IA

• Infraestructuras para entrenamiento e inferencia.
• GPU Computing.
• NVIDIA CUDA.
• Optimización de cargas de trabajo aceleradas.
• Escalabilidad de plataformas de IA.
• Model Serving.
• Inferencia distribuida.
• Arquitecturas híbridas y multi-cloud.

Marketplaces y plataformas de modelos

Conocimiento de ecosistemas y catálogos de modelos empresariales:

• Azure AI Foundry.
• Azure AI Model Catalog.
• Azure Machine Learning.
• Hugging Face Hub.
• AWS Bedrock.
• Google Vertex AI Model Garden.
• NVIDIA NIM.
• Modelos OpenAI.
• Modelos Anthropic Claude.
• Modelos Gemini.
• Ecosistemas open source.

Gestión de eventos y mensajería

Experiencia en arquitecturas orientadas a eventos para integración de capacidades de IA:

• Apache Kafka.
• Event Streaming.
• Event Driven Architecture.
• Async Processing.
• Message Queues.
• Data Streaming.
• Procesamiento distribuido de eventos.

Se valorará especialmente experiencia en el diseño de plataformas de IA apoyadas en Kafka como backbone de integración y orquestación.

Arquitectura e Integración

• APIs REST y GraphQL.
• Arquitecturas basadas en microservicios.
• Event Driven Architecture.
• Kubernetes y OpenShift.
• Contenedores.
• Service Mesh.
• Integración con plataformas corporativas.
• OAuth2, OpenID Connect y mecanismos de seguridad corporativos.

Cloud y Plataformas IA

• Microsoft Azure.
• Azure Machine Learning.
• Azure AI Services.
• AWS AI/ML Services.
• Amazon SageMaker.
• Google Vertex AI.
• Plataformas híbridas y multi-cloud.

Competencias clave

Referencia tecnológica

Capacidad para convertirse en el especialista de referencia dentro de la organización en tecnologías, modelos, arquitecturas e infraestructuras de Inteligencia Artificial.

Influencia transversal

Capacidad para orientar decisiones tecnológicas y generar consenso entre arquitectura, ingeniería, datos, plataformas, negocio y proveedores sin necesidad de responsabilidad jerárquica.

Visión estratégica aplicada

Capacidad para conectar la evolución de los modelos y tecnologías de IA con las necesidades de negocio y la hoja de ruta tecnológica del banco.

Consultoría interna

Capacidad para asesorar y acompañar a equipos técnicos y arquitectónicos en la adopción de capacidades avanzadas de Inteligencia Artificial.

Innovación pragmática

Capacidad para evaluar de manera objetiva nuevas arquitecturas, modelos y tecnologías, identificando aquellas que aporten valor real al negocio.

Descripción

Diseña y aporta una visión global de la IT de la empresa, creando una única arquitectura global de aplicaciones y sistemas tecnológicos sobre la que se apoyen los servicios del Negocio. Simplifica la gobernanza y la gestión de IT consiguiendo los niveles de servicio demandados, optimizando los costes y maximizando eficiencia

Competencias

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