AI Architect - Cigna Healthcare

• Salario competitivo
• Entorno de trabajo multicultural e híbrido
• Seguro médico privado
• Beneficios de bienestar para el empleado
• Programa de desarrollo educativo

Buscamos un AI Architect para liderar la arquitectura, el diseño y la adopción de soluciones de IA Generativa (GenAI) de nivel empresarial en Cigna International Health. Este rol impulsará la innovación, la productividad y las mejoras operativas, así como la transformación de la experiencia del cliente mediante la aplicación de arquitecturas de IA modernas de forma segura, escalable y responsable. El AI Architect definirá arquitecturas de GenAI de extremo a extremo, establecerá estándares empresariales, patrones de referencia y salvaguardas (guardrails) por capas. El puesto requiere una fuerte colaboración con los equipos de producto, seguridad, privacidad, legal e ingeniería de la nube, especialmente en entornos empresariales regulados.

Este rol es crítico para escalar la IA Generativa de forma responsable en toda la empresa, asegurando que la innovación aporte un valor de negocio mensurable cumpliendo al mismo tiempo los más altos estándares de seguridad, gobernanza y ética. El Senior AI Architect dará forma a cómo se construye, gobierna y en qué se confía en la IA en toda la organización.

Arquitectura y Estrategia de GenAI Empresarial:

• Definir y mantener los planos (blueprints), arquitecturas de referencia y patrones de diseño para aplicaciones basadas en LLM, cubriendo el acceso a modelos, orquestación, recuperación, gestión de prompts, evaluación y observabilidad.

• Traducir los requisitos de negocio y de producto en arquitecturas de soluciones de IA robustas que equilibren la innovación, la fiabilidad, la eficiencia de costes y la gestión de riesgos.

• Actuar como experto en la materia (SME) de GenAI, asesorando a la alta dirección sobre la estrategia de IA, la viabilidad y las vías de adopción.

LLM, RAG y Flujos de Trabajo Agénticos:

• Arquitectar bases de conocimiento y arquitecturas RAG integrando fuentes de datos empresariales estructuradas y no estructuradas.

• Establecer patrones de IA agéntica, permitiendo el razonamiento de múltiples pasos, el uso de herramientas, la orquestación de flujos de trabajo y controles de intervención humana (human-in-the-loop).

• Guiar a los equipos en ingeniería de prompts, gestión de contexto y fundamentación de respuestas (grounding) para mejorar la precisión, la relevancia y la confianza del usuario.

• Asistir en la evaluación de LLMs comerciales y plataformas de IA SaaS, seleccionando las herramientas adecuadas para diferentes cargas de trabajo.

Plataformas de IA, Gateways e Integración

• Conocimiento de AI Gateway / Capa de Acceso a Modelos para centralizar el acceso a LLMs y servicios de IA, incluyendo:

o Autenticación y autorización - Enrutamiento y versionado de modelos o Limitación de tasa (rate limiting), cuotas y controles de costes - Registro, auditabilidad y observabilidad o Establecer conectividad segura a los endpoints de LLM en la nube empresarial, documentando DNS, enrutamiento, políticas de IAM, reglas de firewall y controles de red.

o Integrar capacidades de GenAI en los sistemas empresariales y plataformas digitales existentes.

IA Responsable, Seguridad y Salvaguardas:

• Recomendar salvaguardas por capas en todos los sistemas de GenAI

• Integrar los principios de IA Responsable —equidad, transparencia, explicabilidad y rendición de cuentas— en las prácticas de arquitectura y entrega.

• Colaborar estrechamente con los equipos de seguridad, privacidad, legal y cumplimiento para cumplir con los estándares de gobernanza empresarial y las regulaciones de IA emergentes.

• Definir marcos de monitorización y evaluación para detectar alucinaciones, deriva (drift), uso indebido y riesgos operativos.

Innovación, Productividad y Capacitación

• Impulsar iniciativas de GenAI centradas en la productividad de los desarrolladores, la eficiencia operativa y la mejora de las experiencias de los clientes.

• Mantenerse al día con las tendencias, herramientas y arquitecturas de IA emergentes, evaluando su aplicabilidad a casos de uso empresariales.

• Mentorizar a ingenieros y arquitectos, estableciendo mejores prácticas, estándares arquitectónicos y componentes reutilizables.

• Contribuir a las comunidades internas de práctica y al desarrollo de capacidades de IA.