Ingeniero de Plataforma de IA

• Educación: Grado o Máster en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software, IA o un campo relacionado.
• Experiencia: Más de 7 años en ingeniería de software/plataformas, incluyendo 2-3 años en roles de liderazgo técnico o arquitectura y experiencia reciente en IA Generativa y/o sistemas impulsados por IA.
• Sólida experiencia en Python y en arquitectura de IA/LLM en producción, con mentalidad de plataforma y capacidad para establecer la dirección técnica.
• Experiencia profunda en el diseño de sistemas LLM a escala de producción, incluyendo arquitecturas RAG, patrones agénticos, ingeniería de contexto y el uso apropiado de agentes autónomos.
• Sólidas habilidades de diseño de sistemas para sistemas distribuidos y multi-inquilino, incluyendo límites de API, flujos de datos, resiliencia, ADR, RFC y diagramas de arquitectura.
• Experiencia en el diseño de marcos de evaluación para sistemas LLM/RAG, incluyendo entornos de evaluación, pruebas de oro, métricas de calidad de recuperación, fundamentación y control de alucinaciones.
• Nivel experto en Python (FastAPI, Pydantic, async) y diseño de servicios de plataforma/API de grado de producción.
• Experiencia en el diseño de componentes de plataforma de autoservicio reutilizables, plantillas, SDK y "golden paths" entre equipos.
• Experiencia profunda en Azure, Kubernetes/AKS a escala, Docker e infraestructura como código (HCL/Terraform).
• Experiencia con PostgreSQL, almacenes vectoriales como Azure AI Search y gestión de estados en plataformas multi-inquilino.
• Conocimiento de proveedores y plataformas de LLM, incluyendo OpenAI, Anthropic, Mistral, Azure AI Foundry, Databricks y MCP.
• Sólido conocimiento de autenticación/autorización, RBAC, aislamiento de inquilinos, salvaguardas, auditabilidad, OWASP LLM Top 10 e implicaciones de la Ley de IA de la UE.
• Experiencia mentorizando ingenieros, realizando revisiones de arquitectura, estableciendo estándares técnicos y comunicando decisiones técnicas de forma clara.

• Deseable: Databricks/Unity Catalog, TypeScript, Grafana, MLflow, FinOps para IA, A2A, estándares de desarrollo agéntico, RabbitMQ, Azure Event Grid y experiencia trabajando con arquitectura empresarial y equipos de proveedores.

• Un entorno de trabajo seguro porque tu salud, seguridad y bienestar son siempre nuestra prioridad.
• Horario de trabajo flexible y opciones de teletrabajo, para que puedas equilibrar tu vida laboral y privada.
• Oportunidades de aprendizaje y desarrollo.
• 25 días de vacaciones al año
• 5 días adicionales (reajuste).
• Un entorno de trabajo colaborativo, de confianza e innovador.
• Formar parte de un equipo internacional y trabajar en proyectos globales.
• Se ofrece ayuda para la relocalización a Madrid.

Buscamos un AI Architect para el DevHub de BASF, la Plataforma de Desarrolladores Internos (IDP) utilizada por miles de ingenieros y equipos de producto en toda BASF. El DevHub ya ofrece un AI Gateway empresarial (más de 50 modelos gobernados, Entra ID, residencia de datos en la UE, facturación por centro de costes, observabilidad con Grafana) y un catálogo que es un grafo de conocimiento validado mediante esquemas de cada producto y su infraestructura. Como AI Architect, serás el responsable de la visión técnica y la arquitectura de las capacidades de IA de DevHub: definiendo cómo se construye, integra, gobierna y escala la IA en toda la plataforma. Trabajarás directamente con el Product Manager como su contraparte arquitectónica, dando forma a la hoja de ruta de IA, estableciendo estándares técnicos y asegurando que el equipo construya las cosas adecuadas de la manera correcta. Tratarás la plataforma como un producto, diseñando los sistemas que sirvan tanto a humanos como a agentes, con el alcance multi-inquilino (multi-tenant), el seguimiento de costes, las salvaguardas (guardrails) y la gobernanza que exige una plataforma empresarial.

• Liderar la arquitectura de IA. Definir y evolucionar la arquitectura técnica de las capacidades de IA de DevHub: el AI Gateway, los servicios agénticos, los pipelines de recuperación/contexto y los puntos de integración de la plataforma con la IA. Producir y mantener registros de decisiones de arquitectura (ADR) y RFC que guíen al equipo.
• Establecer la dirección técnica del equipo. Ser la autoridad arquitectónica en la selección de patrones, elección de tecnologías y decisiones de "build-vs-buy" (desarrollo propio frente a compra). Asegurar que el equipo aplique el patrón adecuado para cada problema: pipelines deterministas + salidas estructuradas cuando los resultados sean estructurados; orquestación multi-paso/multi-agente solo para tareas genuinamente abiertas.
• Diseñar capacidades de IA bajo el concepto de "plataforma como producto". Arquitecturar bloques de construcción reutilizables (motor de recuperación/"context engine" compartido, librerías de salvaguardas y evaluación, capa de herramientas/MCP), plantillas de generación de código (scaffolder), superficies de SDK/API e interfaces de versiones estables, diseñadas una vez para ser reutilizadas en diversas funcionalidades y equipos.
• Arquitecturar para humanos y agentes. Diseñar la superficie MCP / SDK / API que exponga las capacidades de la plataforma —con enfoque de lectura primero (read-first), consciente de RBAC y de los inquilinos (tenants)— para que los clientes de IA internos y externos puedan consultar y (más adelante, de forma controlada) actuar sobre la plataforma.
• Impulsar los estándares de evaluación y calidad. Definir el marco de evaluación: entornos de evaluación (eval harnesses), pruebas de oro (golden tests), métricas de calidad de recuperación, controles de fundamentación (grounding) y de alucinaciones. Establecer la ingeniería de contexto como la principal palanca por encima de la selección del modelo, ya que el Gateway ya resuelve la elección del modelo.
• Dar forma a las prácticas de MLOps / LLMOps. Diseñar el camino desde el experimento hasta la producción: gestión de prompts/versiones, pipelines de adaptación de modelos, CI/CD para artefactos de IA. Asegurar que los prompts y la recuperación se traten como activos de producción probados y con control de versiones.
• Arquitecturar para la multi-tenencia y la gobernanza. Diseñar el alcance por producto/inquilino de contexto, herramientas y acciones. Definir la arquitectura de observabilidad (OpenTelemetry, Grafana, trazado distribuido) y la visibilidad de costes/FinOps por producto.
• Garantizar que el RBAC de la plataforma (Entra ID / AccessIT), las defensas del OWASP LLM Top 10, la auditabilidad y el cumplimiento de la Ley de IA de la UE y de BASF estén integrados desde el diseño.
• Mentorear y potenciar al equipo de ingeniería. Proporcionar liderazgo técnico y mentoría a los ingenieros de IA. Realizar revisiones de arquitectura, trabajar en pareja (pair programming/design) en problemas complejos y elevar el nivel técnico del equipo. No serás un gestor de personas (people manager), pero serás la persona a la que el equipo acuda para decisiones técnicas.
• Representar la arquitectura de IA ante los stakeholders. Colaborar con Enterprise Architecture, el liderazgo de las familias de productos y socios externos (Databricks, Microsoft) en la alineación arquitectónica, la estrategia tecnológica y los patrones de integración. Traducir los requisitos de negocio en arquitectura técnica y viceversa.