AI/ML Solution Architect (AWS)

AI/ML Solution Architect (AWS)

Ubicación: Ciudad de México (Híbrido – 3 días presencial / 2 remoto)

Formación: Ingeniería en Sistemas, Computación, Tecnologías de la Información, Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial o afines.

Idioma: Español e Inglés.

Objetivo del Rol

Diseñar e implementar arquitecturas de Datos, Machine Learning e Inteligencia Artificial Generativa sobre AWS, construyendo soluciones escalables y seguras para entornos empresariales.

Buscamos un perfil con experiencia práctica definiendo arquitecturas AI/ML desde cero, participando en todas las etapas del ciclo de vida de una solución: procesamiento de datos, entrenamiento, despliegue, inferencia y monitoreo de modelos en ambientes productivos.

Responsabilidades

• Diseñar arquitecturas Cloud sobre AWS enfocadas en Data, Analytics, Machine Learning e Inteligencia Artificial desde cero.
• Diseñar e implementar plataformas Data Lake y Data Warehouse.
• Diseñar arquitecturas AI/ML end-to-end desde cero.
• Construir e integrar pipelines de datos para entrenamiento e inferencia de modelos.
• Diseñar soluciones basadas en modelos fundacionales (LLMs).
• Implementar arquitecturas RAG (Retrieval Augmented Generation).
• Diseñar soluciones basadas en agentes de IA y servicios de Inteligencia Artificial Generativa.
• Participar en el despliegue y monitoreo de modelos en ambientes productivos.
• Colaborar con equipos de Data Engineering, Data Science y MLOps.
• Definir estándares de seguridad, escalabilidad y gobernanza para plataformas de datos e inteligencia artificial.

Requisitos Indispensables

• 3 a 6 años de experiencia en:
• Machine Learning Engineering
• Arquitectura de Datos
• AI Engineering
• Cloud Engineering enfocado a Data & AI
• Arquitectura AI/ML: Experiencia comprobable diseñando e implementando arquitecturas de Inteligencia Artificial o Machine Learning desde cero, incluyendo:
• Procesamiento e ingestión de datos.
• Entrenamiento de modelos.
• Despliegue en producción.
• Inferencia.
• Monitoreo y evolución de modelos.
• Integración de servicios AI dentro de arquitecturas empresariales.

Stack Tecnológico:

• Cloud: AWS
• Data: S3, Glue, Athena, Redshift, Airflow, Kafka, Data lakes, ETL/ELT, Pipelines de datos, Procesamiento batch y/o streaming
• AI: SageMaker, AWS Bedrock, OpenAI, RAG, LangChain, LlamaIndex, Implementación de modelos ML en producción
• DevOps / MLOps: Docker, Kubernetes, Terraform, CloudFormation, Git, CI/CD