S385 ARQUITECTO DE SOLUCIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y CLOUD

Empresa consultora líder requiere profesional especialista para cumplir cargo ARQUITECTO DE SOLUCIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y CLOUD para Servicio a prestar a nuestro cliente, importante empresa del rubro minero.

FORMACIÓN:
_ Ingeniero Civil o Ejecución titulado de especialidad informática o carrera relacionada y que cumpla con la experiencia que se detalla en este aviso.

PROPÓSITO DEL CARGO:
Diseñar y gobernar arquitecturas de datos y aplicaciones que habiliten agentes de IA (LLM based), analítica avanzada y servicios escalables en nubes múltiples (Azure, AWS, GCP), asegurando seguridad, costo, resiliencia y desempeño. Debe liderar cubicación (dimensionamiento) de infra y costos, y acompañar a los equipos en diseño y landing zones.

RESPONSABILIDADES CLAVES:
_ Levantar requerimientos de negocio y traducirlos en arquitecturas objetivo (referenciales y solución), con diagramas C4 y decision records.
_ Diseñar e integrar agentes de IA (prompt orchestration, herramientas/funciones, grounding con RAG, vector stores, observabilidad).
_ Definir pipelines de datos para IA (ingesta, limpieza, feature store, gobernanza, MLOps/LangOps).
_ Diseñar arquitecturas multi cloud (red, identidad, seguridad, observabilidad, alta disponibilidad).
_ Realizar cubicación de recursos y TCO (reserva/coberturas, autoscaling, modelos de compra, FinOps), elaborando escenarios y sensibilidad de costos.
_ Asegurar seguridad y cumplimiento (Zero Trust, IAM, KMS, privacidad, data residency, RGPD/LGPD/LFPD si aplica).
_ Establecer blueprints y landing zones, guardrails y policy as code.
_ Acompañar build squads y liderar revisiones de arquitectura (Architecture Review Board).
_ Generar documentación y traspaso a operación (SRE/DevOps/ITSM).

COMPETENCIAS TÉCNICAS (DEBE CUMPLIR):
_IA generativa y agentes:
_Diseño de RAG (chunking, embeddings, evaluación), tool use (funcall), agents frameworks (p.ej., Semantic Kernel/LangChain), prompt engineering y prompt safety.
_ Observabilidad y evaluación de LLMs (telemetría, trazas, métricas de calidad, guardrails).

_ Datos/MLOps: Databricks, Azure ML / Vertex AI / SageMaker; feature store; evaluación de modelos; CI/CD para IA.

_ Multi cloud (al menos 2 fuertes):
_ Azure: AKS, ACR, Azure OpenAI/AI Studio, App Service, Functions, APIM, Event Hub, Service Bus, Cosmos/SQL/Storage, Key
Vault, VNets/Private Link.
_ AWS: Bedrock/SageMaker, EKS, Lambda, API Gateway, SQS/Kinesis, RDS/Dynamo, Secrets Manager, VPC.
_ GCP: Vertex AI, GKE, Cloud Run, Pub/Sub, BigQuery, Cloud SQL/Spanner, Secret Manager, VPC SC.

_ Arquitectura de integración: API first, event driven, mensajería, schema registry, idempotency.
_ Seguridad: IAM/ABAC, OAuth/OIDC, mTLS, KMS/HSM, secret rotation, data masking, DLP.
_ Infra como código y automatización: Terraform/Bicep/CloudFormation, GitHub Actions/Azure DevOps/GitLab, policy as code (OPA/Conftest/Azure Policy).
_ FinOps y cubicación: cálculo de TCO, reservas/savings plans, rightsizing, capacity planning, SLA/SLO y cost forecasting.
_ Contenedores y plataforma: Kubernetes, service mesh (Istio/Linkerd), autoscaling, node pools y spot.

COMPETENCIA DE NEGOCIO Y LIDERAZGO:
_ Habilidad para explicar trade offs técnicos en lenguaje de negocio y elaborar business cases.
_ Liderazgo transversal, storytelling de arquitectura y gestión de riesgos.
_ Orientación a seguridad y cumplimiento (políticas corporativas, auditorías).
_ Práctica de documentación clara y knowledge transfer.

CERTIFICACIONES DESEABLES (NO SON EXCLUYENTES):
_ Azure (AZ 305, DP 203, AI 102 / AI 050, AZ 400), AWS (Solutions Architect Pro, Machine Learning), GCP (Professional Cloud Architect, ML Engineer).
_ FinOps Certified Practitioner/Professional.
_ TOGAF / SAFe Architect (plus).

DURACIÓN DEL SERVICIO:
_ 24 meses.

MODALIDAD DE TRABAJO:
_ Teletrabajo con reuniones presenciales de coordinación en Santiago.