**Provectus** es un **socio AWS Premier** a la vanguardia de las soluciones de Inteligencia Artificial, ayudando a las empresas a desbloquear valor y acelerar su transformación mediante aplicaciones personalizadas, servicios gestionados y colaboraciones consultivas. Con oficinas en Norteamérica, LATAM y EMEA, Provectus colabora con clientes de todo el mundo y está obsesionado/a con aprovechar la nube, los datos y la IA para reinventar la forma en que los clientes operan y compiten. Buscamos un/a **Propietario/a Senior de Soluciones Técnicas** con sólidos conocimientos de ingeniería y experiencia comprobada en **liderazgo de producto**, capaz de impulsar iniciativas sofisticadas en materia de **plataformas de IA y datos**. Usted aporta la profundidad técnica necesaria para participar en discusiones arquitectónicas, evaluar compromisos y tomar decisiones informadas sobre diseños complejos de sistemas, manteniendo siempre el foco en el valor empresarial y los resultados para los usuarios. Es usted un/a traductor/a técnico/a que cierra la brecha entre lo posible y lo práctico, ayudando a los clientes a navegar con confianza por el panorama de la IA, en constante evolución. Su experiencia le permite evaluar la viabilidad técnica, identificar riesgos desde etapas tempranas y guiar a los equipos de ingeniería hacia soluciones óptimas. ### **Sus responsabilidades:** * **Arquitectura de la estrategia de producto para plataformas técnicas:** * Definir la estrategia de producto para plataformas de IA, infraestructura de datos e iniciativas de migración de datos a escala empresarial. * Liderar el descubrimiento técnico de productos: evaluar tecnologías emergentes (IA generativa, IA agente, bases de datos vectoriales, arquitecturas de streaming) y determinar su idoneidad para los casos de uso de los clientes. * Diseñar arquitecturas de solución en colaboración con arquitectos/as de datos e ingenieros/as, tomando decisiones sobre construir frente a adquirir y seleccionando las pilas tecnológicas adecuadas. * Elaborar hojas de ruta técnicas que equilibren innovación, escalabilidad, seguridad y tiempo de entrega del valor. * **Impulsar el desarrollo de productos de IA/ML:** * Asumir la propiedad integral del ciclo de vida del producto para aplicaciones de IA generativa que aprovechen modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), arquitecturas RAG, marcos de IA agente y sistemas de IA multimodal. * Traducir requisitos comerciales en especificaciones técnicas, contratos de API, esquemas de datos y patrones de integración de sistemas. * Guiar la selección de modelos, los criterios de evaluación y las estrategias de implementación de modelos de ML en entornos productivos. * Impulsar las prácticas de MLOps, incluidas la versión de modelos, su supervisión, seguimiento del rendimiento y bucles de mejora continua. * **Gestionar iniciativas complejas de plataformas de datos:** * Liderar la planificación de productos para implementaciones de data lake/lakehouse, modernización de almacenes de datos y migraciones de plataformas de datos en la nube. * Definir los requisitos de productos de datos, incluidas las canalizaciones de ingesta, la lógica de transformación, las reglas de calidad de datos, las políticas de gobernanza y los patrones de acceso. * Supervisar la integración de múltiples dominios de datos, garantizando interoperabilidad, trazabilidad de los datos y gestión de metadatos. * Colaborar con los equipos de ingeniería de datos en la optimización del rendimiento, la gestión de costos y la planificación de la escalabilidad. * **Ejecutar mediante entregas ágiles:** * Facilitar las ceremonias ágiles y mantener listas de tareas bien depuradas, con características técnicamente detalladas y bien dimensionadas, así como historias a nivel de épica. * Trabajar estrechamente con los equipos de ingeniería para descomponer funciones complejas en entregas incrementales con dependencias técnicas claras. * Definir los objetivos de sprint alineados con los objetivos trimestrales y la visión a largo plazo del producto. * Equilibrar la gestión de la deuda técnica con la entrega de nuevas funciones, abogando por habilitadores y mejoras arquitectónicas. * **Facilitar la toma de decisiones técnicas:** * Realizar debida diligencia técnica, pruebas de concepto y soluciones experimentales para validar los enfoques antes de realizar inversiones completas. * Analizar los compromisos entre soluciones técnicas alternativas considerando rendimiento, coste, mantenibilidad y experiencia del desarrollador/a. * Documentar las decisiones técnicas, los registros de decisiones arquitectónicas (ADR) y los patrones de diseño para compartir conocimientos. * Comunicar estrategias y recomendaciones técnicas a partes interesadas ejecutivas con claridad y convicción. ### **Qué aporta usted:** * **Cualificaciones requeridas:** * Licenciatura en Tecnología o campo relacionado con los negocios (se prefiere máster). * 5–7+ años de experiencia en gestión técnica de productos, arquitectura de soluciones o ingeniería de software. * 5+ años en puestos de gestión de productos con demostrada propiedad integral del producto. * 3–5+ años de experiencia con productos de IA/ML, IA generativa o desarrollo de plataformas de datos. * 3–5+ años trabajando en entornos ágiles/Scrum con sólido dominio de las metodologías y ceremonias ágiles. * Profundo conocimiento de arquitecturas en la nube (AWS, Azure, GCP) y tecnologías modernas del stack de datos. * **Experiencia técnica:** * **IA/IA generativa**: Integración de LLM, ingeniería de indicaciones (*prompt engineering*), arquitecturas RAG, ajuste fino (*fine-tuning*), marcos de IA agente (LangChain, LlamaIndex, AutoGen). * **Ingeniería de datos**: Patrones ETL/ELT, modelado de datos, Snowflake, Databricks, dbt, Airflow, Kafka/arquitecturas de streaming. * **Plataformas en la nube**: AWS (SageMaker, Bedrock, Glue), Azure (OpenAI Service, Synapse), GCP (Vertex AI, BigQuery). * **MLOps**: Implementación de modelos, supervisión, versionado, CI/CD para ML, almacenes de características (*feature stores*), seguimiento de experimentos. * **Migración de datos**: Metodologías de evaluación, patrones de migración, validación de datos, estrategias de corte definitivo (*cutover*). * **Prácticas de desarrollo**: Diseño de API, microservicios, contenerización (Docker, Kubernetes), pipelines de CI/CD. * **Competencias clave:** * Capacidad para el diseño de soluciones y la arquitectura técnica. * Traducción de necesidades comerciales a especificaciones técnicas. * Pensamiento analítico sólido y resolución de problemas en dominios técnicos complejos. * Excepcional gestión de partes interesadas, tanto técnicas como no técnicas. * Comunicación técnica clara: documentación de sistemas complejos y presentación de decisiones arquitectónicas. * Identificación de riesgos, mapeo de dependencias y planificación de mitigación. * **Cualificaciones preferidas:** * Experiencia previa en desarrollo de software o ingeniería de datos (3+ años). * Antecedentes en consultoría o servicios profesionales orientados a soluciones para clientes. * Certificaciones: Arquitecto/a de Soluciones AWS, Ingeniero/a de Datos Azure, Ingeniero/a Profesional de Datos GCP, Propietario/a Certificado/a de Productos Scrum. * **Atributos personales:** * Curiosidad insaciable por las tecnologías emergentes y mentalidad experimental práctica. * Alta atención al detalle, enfoque en la calidad y compromiso con la excelencia técnica. * Jugador/a de equipo colaborativo/a que florece en entornos multifuncionales. * Adaptabilidad y comodidad para navegar la ambigüedad en contextos consultivos de ritmo acelerado. * Pasión por la tutoría de ingenieros/as y la elevación de las prácticas técnicas. ### **¿Por qué unirse a nosotros?:** * Liderar equipos de ingeniería de primer nivel y sistemas de **IA agente** de vanguardia, así como plataformas empresariales de IA. * Dar forma a cómo las empresas adoptan la IA: desde la estrategia hasta la arquitectura y la entrega. * Crecer dentro de un equipo que construye prácticas, herramientas y marcos modernos para la entrega de IA. * Cultura compatible con el trabajo remoto, con sólidas asociaciones en ingeniería, datos y consultoría. Podemos utilizar herramientas de inteligencia artificial (IA) para apoyar partes del proceso de contratación, como la revisión de solicitudes, el análisis de currículums o la evaluación de respuestas. Estas herramientas asisten a nuestro equipo de reclutamiento, pero no sustituyen el juicio humano. Las decisiones finales de contratación las toman siempre personas. Si desea más información sobre cómo se procesan sus datos, póngase en contacto con nosotros.