Senior Data

Te imaginas participando en la transformación de las principales organizaciones nacionales e internacionales? En Deloitte estamos comprometidos con generar un impacto en la sociedad, en nuestros clientes y en ti. El rol de GenAI Expert es responsable de liderar el diseño, desarrollo e industrialización de capacidades de inteligencia artificial generativa en la organización. Se pueden requerir diversas habilidades interpersonales y experiencia para el siguiente puesto. Por favor, asegúrese de consultar la descripción a continuación con atención. Este perfil combina una sólida base técnica con visión estratégica y capacidad de ejecución, actuando como nexo entre negocio, arquitectura e ingeniería para asegurar una adopción eficiente, segura y escalable de GenAI.
Será el referente técnico en el uso de modelos generativos (LLMs y multimodales), definiendo arquitecturas de referencia, estándares de integración y buenas prácticas para su uso en entornos corporativos. Participará activamente en el diseño de soluciones avanzadas como asistentes virtuales, agentes autónomos y sistemas basados en RAG, garantizando su alineamiento con las necesidades del negocio. Asimismo, liderará la evolución de plataformas de integración GenAI (GenAI Gateway), habilitando el consumo controlado de modelos a través de patrones de seguridad, observabilidad y gobierno. Tendrá un papel clave en la evaluación de tecnologías, validación mediante pruebas de concepto y despliegue en producción. El GenAI Expert también impulsará el uso responsable de la IA, estableciendo mecanismos de control, evaluación y cumplimiento normativo. Como líder técnico, colaborará con equipos multidisciplinares, promoviendo estándares, acelerando la adopción de GenAI y contribuyendo a la generación de valor a través de la innovación. Responsabilidades principales1. Diseño y desarrollo de soluciones GenAIDiseñar y desarrollar aplicaciones basadas en LLMs (agentes, asistentes, sistemas RAG).
Construir APIs, microservicios y pipelines de inferencia integrados con sistemas corporativos. Aplicar técnicas como prompt engineering, evaluación de modelos y optimización de respuestas.2. Arquitectura y plataforma GenAIDefinir arquitecturas escalables y seguras para soluciones GenAI.
Diseñar y evolucionar plataformas tipo GenAI Gateway para la gestión del consumo de modelos. Establecer patrones para arquitecturas MCP y A2A, asegurando interoperabilidad entre agentes y servicios.3. Integración y ecosistema tecnológicoIntegrar modelos de proveedores como OpenAI, Azure OpenAI, AWS Bedrock o Vertex AI.
Implementar gateways y soluciones de integración (Kong, NGINX, Apigee, etc.).
Asegurar la integración con IAM, redes, observabilidad y CI/CD.4. Evaluación, seguridad y gobiernoDefinir métricas de calidad, coste y rendimiento de modelos generativos. Implementar controles de seguridad, privacidad y uso responsable de la IA.
Establecer marcos de gobierno para el consumo y monitorización de modelos.5. Industrialización y deliveryLiderar el despliegue de soluciones en entornos productivos. Automatizar infraestructuras mediante IaC y prácticas DevSecOps. Desarrollar componentes reutilizables y acelerar la adopción.6. Liderazgo técnico e innovaciónActuar como referente técnico y mentor para equipos multidisciplinares. Definir roadmap técnico y promover buenas prácticas. Evaluar nuevas tecnologías y detectar oportunidades de innovación. RequisitosExperiencia técnica+5 años en desarrollo de software, arquitectura o soluciones de IA/ML.
Experiencia en desarrollo con LLMs y GenAI (OpenAI, Azure OpenAI, Bedrock, Vertex AI).
Conocimiento de RAG, agentes, prompt engineering y evaluación de modelos. Experiencia en arquitecturas cloud (AWS, Azure o GCP) y microservicios. Dominio de Python (y deseable Go o Node.js).
Experiencia con API Gateways (Kong, NGINX, Apigee) e integración de sistemas. Conocimiento de CI/CD e Infraestructura como Código (Terraform, CloudFormation).
Experiencia en seguridad (IAM, autenticación, autorización).
Conocimientos en GenAIArquitecturas multi-LLM y desacoplamiento de proveedores. MCP y arquitecturas Agent-to-Agent (A2A).
LLMOps / MLOps y observabilidad de modelos. Seguridad, guardrails y uso responsable de IA.
Habilidades deseablesExperiencia liderando equipos o iniciativas técnicas. Certificaciones cloud. Experiencia en entornos regulados. Conocimiento de frameworks de agentes (LangChain, Semantic Kernel).
Competencias personalesPensamiento estratégico con orientación a ejecución. Capacidad de comunicación con negocio y tecnología. Liderazgo técnico y colaboración en entornos complejos. IdiomasInglés B2 o superior. Cómo es trabajar en Deloitte?ð Proyectos de alto impacto donde tendrás un largo recorrido y aprendizaje Un día a día híbrido-flexible: tendrás horario flexible y un buen equilibrio entre el teletrabajo y el trabajo en equipo en nuestras oficinas o las de nuestros clientes Buen ambiente dentro y fuera de la oficina: disfrutarás de varios teambuildings al año, actividad