⭐ AI Solutions Architect (Junior, Mid & Senior) – Híbrido en Ciudad de México (Santa Fe)
Ubicación:
Santa Fe, Ciudad de México, México
Modalidad:
Híbrida (3 días presenciales por semana en Santa Fe y 2 días remotos)
Tipo de contrato:
Freelance
Descripción del Rol
Buscamos profesionales para el rol de
AI Solutions Architect
con experiencia en arquitectura de soluciones de Inteligencia Artificial, IA Generativa, datos, automatización y plataformas cloud.
La búsqueda está abierta para perfiles
Junior, Semi Senior y Senior
, por lo que valoraremos distintos niveles de experiencia siempre que cuenten con conocimientos sólidos en arquitecturas de IA, integración de soluciones empresariales y capacidad para colaborar con equipos multidisciplinarios.
La posición combinará responsabilidades de definición estratégica, arquitectura técnica, desarrollo de soluciones, gobierno de IA y habilitación de equipos.
Responsabilidades
Desarrollo y Prototipado Técnico
• Implementar componentes clave de soluciones basadas en IA Generativa.
• Diseñar e implementar pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Desarrollar orquestación de agentes, prompts y cadenas de razonamiento.
• Integrar modelos de IA con sistemas empresariales mediante APIs, conectores y servicios cloud.
• Crear componentes reutilizables, aceleradores, plantillas y librerías internas.
• Participar en revisiones de código y asegurar buenas prácticas arquitectónicas.
• Diseñar y automatizar infraestructura utilizando Infraestructura como Código (IaC).
Estrategia y Roadmap
• Definir hojas de ruta para iniciativas de Inteligencia Artificial.
• Evaluar la madurez tecnológica y de datos de las organizaciones.
• Identificar oportunidades de adopción de nuevas capacidades de IA.
• Analizar tendencias, modelos, frameworks y proveedores tecnológicos.




Datos y Fundamentos
• Definir estrategias de datos para soluciones de IA.
• Diseñar arquitecturas de datos basadas en data lakes, embeddings y vector databases.
• Establecer estándares de calidad, gobierno y privacidad de datos.
• Diseñar pipelines de ingesta y procesamiento de información.
Arquitectura, MLOps y LLMOps
• Diseñar arquitecturas de MLOps y LLMOps.
• Definir estrategias de versionado, despliegue, monitoreo y observabilidad.
• Seleccionar stacks tecnológicos para soluciones de IA.
• Diseñar soluciones escalables, resilientes y optimizadas en costos.
Gobierno y Riesgo
• Implementar prácticas de IA Responsable.
• Definir guardrails, controles y mecanismos Human-in-the-Loop.
• Identificar riesgos técnicos, legales y de seguridad.
• Asegurar cumplimiento normativo y buenas prácticas.
Liderazgo Técnico
• Guiar y apoyar equipos de Data Science, Machine Learning e Ingeniería.
• Establecer estándares técnicos y arquitectónicos.
• Actuar como enlace entre negocio, tecnología, seguridad y datos.
• Capacitar equipos internos y usuarios en nuevas capacidades de IA.
Requisitos
Junior AI Solutions Architect
• Al menos
1 año de experiencia
en proyectos de Inteligencia Artificial, Machine Learning, Data Science o automatización.
• Conocimientos de modelos de IA, APIs y arquitecturas cloud.
• Conocimientos de Python y tecnologías de integración.
Mid-Level AI Solutions Architect




• Entre
3 y 5 años de experiencia
profesional en IA, Data, Cloud o Machine Learning.
• Experiencia diseñando e implementando soluciones analíticas o de IA.
• Conocimiento de RAG, agentes, APIs, pipelines de datos o MLOps.
Senior AI Solutions Architect
•
6 o más años de experiencia
liderando iniciativas de IA, Data o Cloud.
• Experiencia definiendo arquitecturas empresariales de IA.
• Experiencia en gobierno de IA, estrategia tecnológica, MLOps y liderazgo técnico.
• Experiencia trabajando con stakeholders de negocio y tecnología.
Para Todos los Niveles
• Experiencia con arquitecturas de IA, Machine Learning o Analítica Avanzada.
• Conocimiento de servicios cloud (AWS, Azure o GCP).
• Experiencia con integración de APIs y soluciones empresariales.
• Conocimiento de bases de datos relacionales y no relacionales.
• Capacidad analítica y orientación a resultados.
• Habilidades de comunicación y colaboración multidisciplinaria.
• Disponibilidad para trabajar bajo modalidad híbrida en Ciudad de México.
⭐ Deseable
• Experiencia con IA Generativa y Large Language Models (LLMs).
• Experiencia con frameworks de agentes y arquitecturas RAG.
• Experiencia con MLOps y LLMOps.
• Experiencia con AWS, Azure OpenAI o Google Cloud AI.
• Certificaciones cloud o relacionadas con Inteligencia Artificial.
• Experiencia en proyectos de transformación digital e innovación.
Incentivos
• Modalidad híbrida en Ciudad de México.
• Participación en iniciativas innovadoras de Inteligencia Artificial.
• Trabajo con tecnologías emergentes y arquitecturas modernas.
• Entorno colaborativo y multidisciplinario.
• Oportunidad de crecimiento en proyectos de alto impacto
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