Arquitecto de Soluciones (Preventa, Entrega y Habilitación de IA)

• Más de 7 años de experiencia práctica en desarrollo de software con sólidos principios de ingeniería, incluyendo más de 3 años diseñando arquitecturas de software complejas para entornos multi-stack.

• Amplia experiencia práctica en ingeniería a lo largo de todo el SDLC: sistemas distribuidos, arquitecturas cloud-native, APIs escalables, soluciones basadas en datos e integraciones empresariales.

• Experiencia práctica en el diseño de soluciones de datos en bases de datos relacionales, caché distribuido, replicación y motores de búsqueda empresarial.

• Experiencia arquitecturando en al menos una de las principales plataformas cloud utilizando contenedores y orquestación, además de un conocimiento práctico de los servicios cloud gestionados y el hábito de aprender continuamente nuevas plataformas, frameworks y librerías, tanto comerciales como de código abierto.

• Comprensión práctica y directa de la IA/GenAI y el desarrollo agéntico: agentes, comportamiento de LLM, gestión de contexto, entornos de codificación por IA y sus compensaciones. Esto es fundamental para el rol.

• Capacidad para trabajar eficazmente junto a ingenieros de ML en soluciones de IA/ML (OCR/Computer Vision, detección de fraude, RAG, agénticas), con suficiente conocimiento para definir el alcance, cuestionar y estimar, sin ser un especialista profundo en modelado de ML.

• Un enfoque disciplinado en la toma de decisiones arquitectónicas: evaluar sistemáticamente las compensaciones, los riesgos y los pros/contras tecnológicos para ofrecer soluciones resilientes y rentables.

• Fuertes habilidades de estimación y capacidad para defender las estimaciones tanto ante Ventas como ante Entrega.

• Capacidad demostrada para gestionar las expectativas de los stakeholders y lograr la alineación interorganizacional, adaptándose desde inmersiones técnicas profundas con ingenieros hasta diálogos no técnicos con interlocutores de alto nivel.

• Excelentes habilidades de comunicación y trato con el cliente; orientación a las personas y comodidad guiando, realizando el onboarding y capacitando a ingenieros; la habilitación es una parte central del trabajo.

• Fuertes habilidades analíticas y de resolución de problemas, con capacidad para definir soluciones técnicas bajo plazos ajustados y requisitos vagos.

• Experiencia previa en preventa, descubrimiento técnico o consultoría de soluciones.

• Experiencia en el coaching de equipos de ingeniería y en el desarrollo de su capacidad para tomar decisiones de diseño de software autónomas y de alta calidad.

Únete al equipo de expertos que crean soluciones tecnológicas personalizadas y de vanguardia para empresas de renombre mundial, impulsando el crecimiento de sus clientes. Desata tu potencial, afronta nuevos retos y forma parte de un equipo que valora tus habilidades y contribuciones. Céntrate en el impacto a largo plazo y en la construcción de asociaciones personalizadas y duraderas con nuestros clientes.

Disfruta de la libertad del trabajo totalmente remoto con un horario flexible. Empodérate con una carga de trabajo estable y unos ingresos estables, con el apoyo de portátiles y software con licencia proporcionados por la empresa. Nos centramos en la cooperación duradera y reunimos a personas orientadas a resultados que mantienen un enfoque de alto rendimiento en el trabajo.

Benefíciate de revisiones de rendimiento y méritos, eleva tus habilidades con planes de desarrollo personal y aprendizajes individuales a través de la biblioteca corporativa, apoyo para la oratoria y mucho más.

Trabaja con un equipo con una mentalidad común que se preocupa por lo que hace y cómo lo hace. Colabora con expertos de primer nivel que siempre están dispuestos a ayudarte y apoyarte en cualquier desafío. Participa en eventos tecnológicos y culturales de toda la empresa, y contribuye a iniciativas de RSC significativas que resuenen con tus valores. Siéntete apoyado por tu departamento de RR.HH. y aprovecha nuestro programa de bonificación por referidos.

Este es un rol de arquitectura interna en la intersección de la preventa, la entrega y la habilitación de IA. Alrededor del 60% de nuestras solicitudes de preventa actuales implican IA/ML (OCR, Computer Vision, detección de fraude, RAG y soluciones agénticas), por lo que necesitamos un arquitecto que pueda dar forma, cuestionar, estimar y vender estas soluciones, no un especialista limitado en ML. Trabajarás en múltiples proyectos y dominios en lugar de un único producto, y colaborarás estrechamente con nuestro equipo interno de ML/MLOps en lugar de encargarte tú mismo del modelado profundo de ML.

El rol tiene tres enfoques:

• Pre-Sales & Estimation - dar forma y defender soluciones y estimaciones para nuevos proyectos.

• Solution Architecture & SDLC ownership - ser responsable de la arquitectura de extremo a extremo y de la visión de la arquitectura objetivo global en todos los proyectos.

• AI Enablement - ayudar a los equipos a adoptar el desarrollo asistido por IA: seleccionar las herramientas/entornos adecuados para cada proyecto, realizar el onboarding, la capacitación y el seguimiento de la adopción.

• Liderar el proceso de descubrimiento técnico y diseñar soluciones robustas, escalables y rentables para propuestas, respuestas a RFI/RFP y nuevos compromisos con clientes.

• Ser responsable de la estimación de extremo a extremo: convertir los descubrimientos de Ventas en estimaciones basadas en ingeniería; cuestionar y corregir las estimaciones que no estén fundamentadas en un esfuerzo de entrega real.

• Actuar como puente entre Ventas y Entrega: asegurar que las estimaciones reflejen la aportación de los ingenieros y que el equipo de entrega comprenda y pueda ejecutar lo que se ha vendido.

• Preparar las secciones técnicas de las propuestas: descripciones de soluciones, diagramas de arquitectura, supuestos, riesgos y enfoque de entrega.

• Ser el principal punto de contacto técnico para clientes potenciales, articulando claramente la solución, el stack tecnológico y la estrategia de implementación ante interlocutores técnicos y no técnicos.

• Producir una visión de arquitectura, hoja de ruta, definición de MVP y un plan de entrega de alto nivel durante la fase de descubrimiento/inicio.

• Cuando haya IA/ML involucrada, definir su alcance y estimarla correctamente, trabajando con nuestros ingenieros de ML internos para obtener aportaciones de modelado profundo.

• Ser responsable de la arquitectura de extremo a extremo de las soluciones (servicios backend, almacenamiento de datos, integraciones, infraestructura cloud) y hacer evolucionar la misma, abordando explícitamente las "-ilities": escalabilidad, disponibilidad, recuperabilidad, mantenibilidad, extensibilidad, portabilidad, usabilidad y seguridad.

• Mantener y promover la visión de la arquitectura objetivo en toda la cartera; realizar revisiones de arquitectura y talleres de diseño con los equipos de entrega.

• Impulsar la evolución del sistema hacia estados objetivo y de transición (intermedios) bien definidos, utilizando diagramas de sistema que proporcionen a los equipos de ingeniería una ruta de ejecución clara y accionable.

• Proponer decisiones técnicas pragmáticas y equilibradas en áreas como build vs. buy, now vs. later y refactor vs. rebuild, y documentar las compensaciones (trade-offs) detrás de ellas.

• Definir y mantener artefactos de arquitectura: diagramas de alto nivel y de sistema, flujos de datos, requisitos no funcionales, directrices técnicas y ADRs; y redactar especificaciones de soluciones preparadas para la IA como parte del ciclo de vida del diseño.

• Proporcionar orientación práctica: sesiones de diseño, revisión de decisiones técnicas críticas y PRs, spikes y PoCs cuando sea necesario.

• Asegurar que la solución cumpla con las expectativas de escalabilidad, seguridad, disponibilidad y rentabilidad, y simplificar problemas complejos en diseños pragmáticos.

• Participar en el inicio de nuevos proyectos desde cero: alcance, enfoque de arquitectura, segmento de MVP y decisiones técnicas clave.

• Comprender profundamente el desarrollo asistido por IA: cómo funcionan los agentes y los flujos de trabajo agénticos, cómo se comportan los LLMs, la gestión del contexto y las compensaciones/brechas de las herramientas y entornos de codificación por IA (por ejemplo, BMAD, Spec Kit), incluyendo limitaciones como el TDD incompleto, los roles de agente único combinados de dev+test y el manejo del contexto.

• Recomendar qué herramientas/entornos de desarrollo de IA se adaptan a qué clase de proyecto, fase y SDLC, y dónde no es así; identificar brechas y juzgar si son críticas para un proyecto determinado.

• Personalizar y guiar la configuración del entorno y de los agentes para que se adapten al SDLC de un equipo, en lugar de adoptar ciegamente un flujo ya preparado.

• Apoyar la habilitación de la IA en todos los proyectos: orientación inicial, onboarding de equipos (incluyendo SPD Labs), capacitación de ingenieros y "AI champions", y seguimiento de la adopción mientras se responden dudas en el proceso.

• Impulsar la innovación del sistema aprovechando la IA como un habilitador central: prototipar capacidades de alto impacto para demostrar la viabilidad técnica y orientar las direcciones arquitectónicas preparadas para el futuro.

• Proporcionar estimaciones aproximadas tempranas y defendibles utilizando herramientas de IA para ayudar a calificar oportunidades antes de un descubrimiento más profundo.

Totalmente remoto, con horario flexible y el requisito de asistir a todas las reuniones clave con el equipo y los clientes.

• Lenguajes y plataformas: Java, C#, Python, Node.js - amplitud multi-stack, sin estar limitado a un solo ecosistema.

• Arquitectura e integración: microservicios, patrones orientados a eventos y mensajería, APIs escalables, integraciones empresariales, sistemas de análisis de datos.

• Cloud: AWS, GCP o Azure; servicios gestionados IaaS/PaaS/SaaS.

• Contenedores y orquestación: Docker, Kubernetes.

• Datos y búsqueda: PostgreSQL, MS SQL, caché distribuido y replicación (Redis), búsqueda empresarial (Elasticsearch), almacenes vectoriales para recuperación.

• AI/GenAI: orquestación de LLM, frameworks multi-agente, pipelines de RAG, evaluación y guardrails; soluciones de OCR/Computer Vision y detección de fraude entregadas junto con ingenieros de ML.

• Desarrollo asistido por IA: herramientas y entornos de codificación por IA (por ejemplo, BMAD, Spec Kit), flujos de trabajo agénticos, gestión de contexto.

• Prácticas de arquitectura: ADRs, diagramas de estado objetivo/de transición y de sistema, NFRs y las "-ilities", secure-by-design, CI/CD.