FDE AI/ Solutions Architect (AI, Python/Data)

• Sentarte con el cliente y el Forward Deployed Executive al inicio de un proyecto. Aprender la función desde dentro, no desde un documento de requisitos, y rediseñar la función desde sus principios fundamentales.

• Alcanzar una fluidez operativa en un nuevo dominio: suscripción de seguros, ciclo de ingresos sanitarios, flujo de activos.

• Diseñar y desplegar sistemas de GenAI en producción en el entorno del cliente (datos nativos de la nube, soluciones basadas en LLM y de IA agéntica). Implementar y optimizar sistemas RAG para casos de uso en producción.

• Construir el entorno de evaluación antes de construir la funcionalidad. Definir qué significa que funcione, instrumentarlo y dejar que las evaluaciones guíen el diseño.

• Escribir código de producción en todo el stack: IA, servicios backend, pipelines de datos. Elegimos las herramientas para adaptarnos al cliente.

• Llevar sistemas a producción en AWS (GCP o Azure si el cliente lo requiere): contenedorizados, CI/CD, pruebas automatizadas, monitorización y que sean mantenibles después de nuestra salida. Entregar el sistema al cliente.

• Partir del blueprint y alimentar el blueprint. Lo que aprendas sobre el terreno se convierte en la base de la que partirá el siguiente proyecto.

• Liderar revisiones de arquitectura, producir documentos de diseño técnico y contribuir a los estándares. Mentorizar a ingenieros y compartir conocimientos con todo el equipo.

Ser responsable del resultado. 

• Trabajar en pareja con un FDX que lleva los KPIs de la Unidad de Negocio. Tu trabajo se mide con el mismo número.

• Responsable de la dirección técnica de las propuestas técnicas y la definición del alcance. Impulsar la adopción. La gestión del cambio es parte del trabajo de ingeniería aquí.

• Ser creíble ante los ingenieros y ejecutivos del cliente. 

• Dar forma a lo que nos comprometemos a hacer antes de comprometernos. 

• Proactividad y autonomía; identificar problemas antes de que te los entreguen.

• Comodidad con la ambigüedad y la responsabilidad. Los proyectos comienzan con especificaciones incompletas por diseño. Cerrar esa brecha es el trabajo.

• Inglés B2+, con comodidad para colaborar en equipos distribuidos y multiculturales

• Disposición para dedicar tiempo a entender y realizar el trabajo de otra persona por parte del cliente antes de escribir una sola línea de código.

• Credibilidad ante los interlocutores senior: puedes mantener una conversación de rediseño con un jefe de Unidad de Negocio y una conversación de definición de alcance con un CTO, presentándoles los resultados.

• Capacidad para producir un plan de entrega por fases y con alcance definido, con entregables, dependencias y riesgos claros, y estimar cuánto costará construirlo y ejecutarlo.

• Más de 7 años construyendo y gestionando sistemas en producción. 

• Sólidos fundamentos de IA/ML. Entiendes lo que hacen los modelos lo suficientemente bien como para razonar sobre los modos de fallo.

• Diseño y despliegue en producción de aplicaciones de LLM y flujos de trabajo agénticos; no demos, no POCs, no notebooks.

• Orquestación agéntica: flujos de trabajo de múltiples pasos, orquestación basada en grafos, uso de herramientas, gestión de estados y recuperación de fallos parciales. 

• Experiencia con APIs de LLM (Anthropic, AWS Bedrock o OpenAI) y frameworks de agentes.

• Experiencia construyendo y optimizando sistemas RAG en producción.

• Sólidos fundamentos de ingeniería: si te lanzan a una base de código o lenguaje desconocido, eres productivo. Dominio de Python y/o TypeScript; la profundidad importa más que el stack.

• Experiencia tomando y defendiendo decisiones de compromiso (trade-offs) arquitectónicas.

• Experiencia práctica en producción con AWS: Bedrock, Bedrock AgentCore, Lambda, ECS, S3, SQS, ECR o similares. GCP o Azure es un plus.

• Entrega nativa de la nube: contenedores, ECS o Kubernetes, IaC y CI/CD aplicado a pipelines de IA.

• Capacidad de evaluación. Has construido o gestionado una suite de evaluación para un sistema no determinista, y puedes explicar qué mediste, cómo generaste la verdad de referencia (ground truth) y qué condicionó un lanzamiento.

• Monitorización de modelos y agentes, detección de deriva (drift). 

• Disciplina en costes y latencia: jerarquización de modelos, caché y capacidad de decir cuánto cuesta ejecutar una carga de trabajo antes de ejecutarla.

• Experiencia práctica en producción con el ecosistema de Claude: Claude Code, CLAUDE.md, hooks, archivos de habilidades. El desarrollo basado en especificaciones (escribir la intención, las restricciones y los criterios de aceptación antes de dejar que un agente construya) es un gran plus. 

• MCP: puedes explicar por qué un agente lo preferiría a una integración REST. Haber desarrollado un servidor es un plus.

• Experiencia previa como fundador, CTO o líder de ingeniería que haya optado por volver a la contribución individual

• Experiencia en uno de estos sectores: servicios financieros, seguros, salud

• Consultoría, servicios profesionales u otra entrega integrada orientada al cliente

• A2A: capacidad para explicar la interoperabilidad agente a agente.

• Certificaciones de AWS y Claude Code.

• Experiencia en pipelines de CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI)

• Experiencia en un lenguaje adicional (Go, TypeScript o Rust)

• Experiencia con Apache Spark, Apache Airflow, Kafka.

• La oportunidad de dar forma a cómo las empresas líderes en LATAM, Europa y Norteamérica adoptan la IA, desde la estrategia hasta el primer despliegue.

• Un modelo de despliegue avanzado trabajando en equipos pequeños y senior junto a Arquitectos Principales e Ingenieros de Despliegue (Forward Deployed Engineers).

• Una práctica de entrega de IA en crecimiento donde ayudarás a construir las herramientas y los frameworks, no solo a utilizarlos.

• Cultura favorable al trabajo remoto

• Programas de formación interna con apoyo total para certificaciones de Claude, AWS y otras profesionales, así como asistencia a conferencias

• Crecimiento profesional; desarrollamos activamente a nuestros ingenieros

• Acceso a las últimas herramientas de IA y suscripciones premium

• Colaboración B2B a largo plazo

• Seguro médico privado o un presupuesto para tus necesidades médicas

• Baja por enfermedad pagada, vacaciones y festivos

• Equipo y toda la tecnología que necesitas para un trabajo cómodo y productivo

• Provectus es un AWS Premier Partner y un Anthropic Strategic Partner, trabajando en la frontera de la IA aplicada. Ayudamos a las empresas a convertir Claude, los sistemas agénticos y sus propios datos en resultados de negocio medibles, a través de aplicaciones a medida, servicios gestionados y consultoría. Con oficinas en Norteamérica, LATAM y EMEA, colaboramos con clientes de todo el mundo.

• Nuestro trabajo se centra en dos verticales: Servicios Financieros y Seguros y Salud y Ciencias de la Vida, donde desplegamos cinco Blueprints de IA preconstruidos: Submission Flow, Portfolio Lens, Asset Flow, Revenue Flow y Evidence Lens. Cada Blueprint reconstruye un proceso de negocio crítico de principio a fin, basado en código funcional y ajustado a la cartera específica, los reguladores y la postura operativa del cliente.

• Nuestro equipo posee más de 100 certificaciones de AWS, cuenta con la certificación Claude Code y colabora en la entrega del programa Agentic SDLC de Anthropic, Cowork Activation y proyectos de AI Blueprint.

• Dónde se sitúa este rol

  Trabajarás en un pequeño equipo de perfiles senior junto a un FDX; nuestro ciclo de entrega es Sprint → Enable → Realize:

• El Forward Deployed Executive (FDX) es el responsable de la relación comercial y del resultado de negocio. Trabaja junto al liderazgo o al nivel C-suite del cliente para impulsar los KPIs del cliente: crecimiento de ingresos, reducción de costes y reducción de riesgos.
• El Forward Deployed Engineer (FDE) se integra con el cliente para cambiar su forma de operar. Tú eres el responsable del método; nadie te entrega un ticket. Mapeas el flujo de trabajo del cliente tal como ocurre realmente, identificas el problema de negocio subyacente, construyes una solución de IA funcional, la presentas al cliente en lenguaje de resultados y realizas la transferencia. Provectus mantiene "Industry Blueprints" (sistemas funcionales que ya se han entregado a un cliente en el mismo sector), por lo que empiezas con código en ejecución y lo ajustas a la cartera específica, los reguladores y la postura operativa de este cliente. Se te evaluará en función de si el número de la Unidad de Negocio se ha movido, no por las horas o el alcance entregado.