Arquitecto/a de soluciones

La inteligencia artificial está transformando la forma de diseñar, construir y evolucionar las plataformas que sostienen a las grandes compañías. Queremos que nos ayudes a liderar esa transformación desde la arquitectura. En hiberus buscamos un/a Arquitecto/a de Soluciones con visión de negocio, criterio técnico y mentalidad AI-Driven. Alguien capaz de entender retos complejos, cuestionar el problema antes de proponer una solución y convertir las necesidades de grandes organizaciones en plataformas sólidas, escalables y preparadas para evolucionar. Trabajarás en proyectos de gran envergadura, diseñando soluciones que forman parte de los procesos y servicios core de nuestros clientes. La IA tendrá un papel esencial en dos sentidos: en las capacidades que incorporamos a los productos y servicios, y en la forma de analizar, diseñar, construir y validar el software. El reto Diseñarás arquitecturas que respondan a necesidades críticas de negocio: sistemas que deben operar a escala, integrarse con ecosistemas complejos y cumplir exigentes requisitos de seguridad, disponibilidad y resiliencia. Una parte importante del reto será ayudar a nuestros clientes a crear y evolucionar plataformas corporativas de IA como productos internos. Estas plataformas permiten que distintos equipos desarrollen, desplieguen y operen capacidades de IA y sistemas agénticos de forma autónoma, segura y trazable. Trabajarás con ecosistemas híbridos: entornos multicloud, sistemas on-premise, aplicaciones existentes y plataformas core, incluidos sistemas legacy y mainframe. Ayudarás a diseñar cómo se accede a los modelos, cómo se gobiernan su uso y sus costes, cómo se integran las capacidades de IA en el ciclo de vida del desarrollo y qué controles hacen posible una operación auditable y acorde con el marco regulatorio. Desde las primeras conversaciones hasta la puesta en práctica de la arquitectura, tendrás un papel clave: comprender el negocio, cuestionar supuestos, evaluar alternativas y trade-offs, tomar decisiones defendibles y trabajar junto a los equipos para convertirlas en soluciones reales. En un contexto donde los agentes de IA pueden generar parte del código, la arquitectura, las especificaciones y los criterios de calidad serán parte del contexto que guíe tanto a las personas como a los agentes. ¿Qué harás? - Diseñar arquitecturas de soluciones y plataformas enterprise, teniendo en cuenta escalabilidad, disponibilidad, resiliencia, seguridad, observabilidad, rendimiento, mantenibilidad y capacidad de evolución. - Entender el negocio del cliente y traducir sus necesidades y requisitos no funcionales en decisiones técnicas claras, explicando su impacto en valor, coste y riesgo a interlocutores técnicos y de negocio. - Cuestionar y concretar el problema antes de definir la solución, identificando supuestos, restricciones, dependencias y oportunidades de mejora. - Definir arquitecturas cloud-native y distribuidas basadas en APIs, microservicios, eventos, contenedores, plataformas de datos y sistemas distribuidos, seleccionando los patrones adecuados para cada contexto. - Identificar dónde la IA aporta valor real a usuarios y procesos —por ejemplo, mediante asistentes, automatización inteligente, personalización o apoyo a la toma de decisiones— e incorporarla a productos y servicios core con criterios de seguridad, gobierno y operación. - Diseñar plataformas corporativas de IA como productos, facilitando a sus usuarios el acceso a modelos y servicios, y definiendo mecanismos de mediación, permisos, gobierno del uso y control de costes. - Diseñar la ejecución de soluciones agénticas, incluidos los entornos de ejecución y los controles necesarios para gestionar herramientas, permisos, límites, supervisión humana y trazabilidad. - Incorporar patrones de IA generativa como LLM, RAG y agentes, y definir cómo evaluar su comportamiento, aplicar guardrails y operar las soluciones en producción. - Utilizar herramientas de IA en el trabajo diario de arquitectura para explorar alternativas, analizar documentación y código, contrastar decisiones, crear prototipos y acelerar la validación de hipótesis. - Aplicar IA a lo largo del ciclo de vida del software, desde el análisis y el diseño hasta la implementación, las pruebas y la operación. Impulsarás prácticas como Spec-Driven Development y desarrollo con agentes, definiendo especificaciones, restricciones y criterios de aceptación y calidad que orienten la construcción. - Evaluar tecnologías, productos y patrones mediante PoCs y technical spikes, valorando sus ventajas, limitaciones, costes y trade-offs antes de incorporarlos a una solución. - Acompañar a los equipos de desarrollo y delivery, asegurando la coherencia entre la arquitectura definida y la solución implementada, e impulsando estándares, patrones y decisiones reutilizables. - Anticipar riesgos, dependencias y deuda técnica que puedan condicionar el proyecto o la evolución futura de la plataforma. ¿Qué buscamos? - Experiencia sólida diseñando arquitecturas de soluciones o plataformas enterprise en entornos complejos, distribuidos o de gran escala. - Experiencia liderando decisiones arquitectónicas de extremo a extremo, desde el análisis del problema y la definición de la solución hasta su construcción y puesta en producción. - Capacidad demostrable para entender el negocio, cuestionar el problema antes de proponer una solución y justificar las decisiones en términos de valor, coste y riesgo. - Conocimiento técnico en ámbitos como cloud, APIs, microservicios, arquitecturas orientadas a eventos, integración, datos, sistemas distribuidos, seguridad y observabilidad. - Experiencia práctica o conocimiento sólido sobre la incorporación de IA generativa en soluciones reales: LLM, RAG, agentes, orquestación, evaluación y guardrails. - Comprensión de lo que implica llevar capacidades de IA a producción, incluyendo gobierno, seguridad, evaluación, trazabilidad y control de costes. - Criterio para distinguir cuándo una tecnología aporta valor y cuándo introduce complejidad innecesaria, evitando tanto el dogmatismo tecnológico como la adopción por tendencia. - Experiencia o interés real en el uso de IA durante el desarrollo de software, incluidos asistentes de código, programación agéntica y prácticas Spec-Driven Development. - Capacidad para mantener la coherencia de la solución cuando parte del trabajo de implementación lo realizan agentes, definiendo el contexto, las restricciones y los criterios que necesitan para trabajar. - Soltura para moverte entre distintos niveles de abstracción: desde una conversación sobre estrategia tecnológica hasta una API, un flujo de integración, un modelo de datos, un diagrama de componentes o una revisión técnica. - Capacidad para comunicar decisiones complejas con claridad, trabajar con equipos multidisciplinares y compartir conocimiento. Si disfrutas entendiendo sistemas complejos, explorando tecnologías con criterio y tomando decisiones que condicionarán cómo evolucionará una plataforma durante años, queremos conocerte. Si la IA ya forma parte de cómo trabajas y también te interesa diseñar cómo debe incorporarse a soluciones empresariales reales, este reto puede ser para ti.