DESCRIPCIÓN DEL PUESTO

AI Platform Architect

Resumen del perfil

El/la AI Platform Architect diseña la arquitectura tecnológica que permite a los equipos desarrollar, implementar, escalar y gobernar soluciones de Inteligencia Artificial de manera eficiente y segura.

Su función abarca la infraestructura de cómputo y almacenamiento, acceso a datos, ciclo de vida de modelos, seguridad, observabilidad y experiencia de desarrollo. Además, define estándares y componentes reutilizables que facilitan la adopción de IA a escala dentro de la organización

Trabaja estrechamente con equipos de datos, infraestructura, seguridad, ingeniería y producto para garantizar que la plataforma responda tanto a los requerimientos técnicos como a las necesidades del negocio.

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Responsabilidades principales

Diseñar la arquitectura de plataforma para entrenamiento, inferencia, gestión de modelos y desarrollo de aplicaciones de IA.

Seleccionar tecnologías de cómputo, almacenamiento, orquestación, observabilidad y seguridad.

Definir estándares para APIs, SDKs, componentes reutilizables y patrones de despliegue.

Diseñar soluciones escalables para la gestión de infraestructura y cargas de trabajo de IA.

Establecer prácticas para optimizar rendimiento, costos, seguridad y disponibilidad de la plataforma.

Colaborar con equipos de datos, seguridad, infraestructura, ingeniería y producto para facilitar el desarrollo y despliegue de soluciones de IA.

Competencias

Hard-skills

Experiencia sólida en arquitectura cloud y cloud-native, Kubernetes, sistemas distribuidos y MLOps.
Conocimiento de GPU computing y scheduling, model serving, feature stores y plataformas de datos.
Experiencia en diseño de arquitecturas escalables para entrenamiento, inferencia y gestión del ciclo de vida de modelos.

Conocimientos sólidos de seguridad, observabilidad, optimización de costos e infraestructura como código (IaC).
Experiencia con plataformas cloud como AWS, Microsoft Azure o Google Cloud (deseable).

Formación académica y capacitación

Licenciatura o Ingeniería en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software, Sistemas, Cloud Computing o áreas afines.
Formación complementaria o certificaciones en Cloud, Kubernetes, MLOps, arquitectura de software o Inteligencia Artificial (deseables).
Experiencia en el diseño o implementación de plataformas empresariales de IA, Machine Learning o datos a gran escala.

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