Senior Data & AI Architect / Technical Lead (Cloud & GenAI) en Barcelona
At a glance
Senior AI Engineering role at Deloitte Spain. Barcelona.
Pay not stated AI Engineering salary
aimlroles summary, based on the employer's posting.
What you'll do
- Design LLM-based agents, assistants and RAG systems, then connect them to corporate services through APIs and inference pipelines
- Set secure, scalable GenAI architecture and evolve a gateway that manages how teams access models
- Connect models and gateways with identity, networks, monitoring and delivery pipelines
- Set model quality, cost and performance measures, then put safeguards and governance in place
- Lead production releases, automate infrastructure and mentor multidisciplinary teams on reusable GenAI practices
What you bring
- At least five years in software development, architecture or AI and machine-learning solutions
- Hands-on LLM and GenAI development, with knowledge of RAG, agents, prompt design and model evaluation
- Cloud architecture experience on AWS, Azure or GCP, plus Python and microservices
- Experience with API gateways and system integration, alongside CI/CD, infrastructure as code and security controls
- English at B2 level or above
Who this fits
This senior technical leadership role suits someone who can connect business needs with architecture and engineering, while guiding multidisciplinary teams. The role is based in Barcelona and offers a hybrid arrangement with flexible hours.
From the employer
¿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. 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 principales
1. Diseño y desarrollo de soluciones GenAI
- Diseñar 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 GenAI
- Definir 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 tecnológico
- Integrar 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 gobierno
- Definir 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 delivery
- Liderar 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 innovación
- Actuar como referente técnico y mentor para equipos multidisciplinares.
- Definir roadmap técnico y promover buenas prácticas.
- Evaluar nuevas tecnologías y detectar oportunidades de innovación.
Requisitos
Experiencia 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 GenAI
- Arquitecturas 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 deseables
- Experiencia liderando equipos o iniciativas técnicas.
- Certificaciones cloud.
- Experiencia en entornos regulados.
- Conocimiento de frameworks de agentes (LangChain, Semantic Kernel).
Competencias personales
- Pensamiento estratégico con orientación a ejecución.
- Capacidad de comunicación con negocio y tecnología.
- Liderazgo técnico y colaboración en entornos complejos.
Idiomas
- Inglés B2 o superior.
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