Incorpora un AI architect capaz de convertir tus pruebas de concepto en sistemas de inteligencia artificial fiables, escalables y preparados para producción, con entrega de perfiles validados en tan solo 1 semana.
En iTalenters localizamos arquitectos de IA con experiencia en IA generativa, RAG, MLOps, LLMOps, plataformas cloud y sistemas distribuidos. Evaluamos tanto su encaje técnico como cultural.
La elección del perfil depende de si quieres desplegar modelos predictivos, integrar capacidades inteligentes en un producto existente o construir una infraestructura completa de MLOps.
AI architect de IA generativa y RAG
Diseña sistemas que combinan LLMs con tu conocimiento interno mediante RAG. Define la arquitectura para que las respuestas sean fiables, seguras y escalables.
AI architect experto en MLOps y despliegue a escala
Lleva los modelos del laboratorio a producción con pipelines de MLOps. Garantiza rendimiento, monitorización continua y un control eficiente de costes de inferencia.
AI architect para integración en producto y sistemas legacy
Conecta las capacidades de IA con tu producto y tus sistemas actuales de forma segura y escalable. Diseña las APIs y los flujos que hacen que la IA aporte valor real al negocio.
En iTalenters realizamos una búsqueda activa y personalizada. El perfil debe demostrar que sabe decidir qué arquitectura necesita cada caso, anticipar riesgos y equilibrar precisión, latencia, escalabilidad, seguridad y coste.
El objetivo es identificar profesionales que hayan asumido responsabilidad sobre sistemas de IA en producción, no únicamentes sobre experimentos o pruebas.
Si finalmente el profesional no se adapta al puesto o abandona la empresa dentro del periodo de garantía, reactivamos la búsqueda sin coste adicional.
Realizamos un seguimiento los primeros meses para comprobar cómo evoluciona su integración en el equipo y el grado de alineación con sus responsabilidades.
Con este modelo solo abonas los honorarios cuando el AI architect acepta la oferta y se incorpora a tu empresa.
Esta opción permite integrar uno o varios recruiters especializados de iTalenters dentro de tu equipo de selección.
Este modelo se basa en externalizar la identificación y el primer contacto con profesionales que cumplen los requisitos del puesto.
La elección depende de la duración del proyecto, la relevancia estratégica de la IA y el grado de conocimiento que quieras mantener dentro de la empresa.
Un AI architect en plantilla desarrolla un conocimiento profundo sobre el producto, los datos, la infraestructura y las prioridades del negocio. Puede diseñar una arquitectura con una perspectiva de largo plazo, mantener las decisiones técnicas documentadas y coordinar de forma continua a los equipos de ingeniería, datos, producto, seguridad y operaciones.
Este modelo resulta especialmente adecuado cuando la inteligencia artificial forma parte del núcleo del producto o de una ventaja competitiva. El conocimiento sobre los datos, los prompts, los modelos, las evaluaciones y los patrones de uso permanece dentro de la organización.
Una consultora externa puede ser adecuada para una auditoría, una fase de descubrimiento o un proyecto con un alcance muy delimitado. Aporta capacidad inmediata y conocimiento especializado sin necesidad de crear una posición permanente.
Sin embargo, cuando las decisiones son recurrentes o afectan directamente al producto, existe el riesgo de que el conocimiento crítico quede fuera de la empresa.
¿Por qué optar por iTalenters? Porque te ayudamos a incorporar un AI Architect interno que se convierta en una figura estratégica para tu equipo, asegurando el control, la continuidad y la evolución de la arquitectura de IA.
Calcula en 1 minuto la banda salarial con la que se están cerrando procesos como el tuyo. Ajusta seniority, tecnologías y ciudad de tu vacante, y sabrás lo que te cuesta tu incorporación completa.
Convierten oportunidades de IA en productos viables y alineados con usuarios.
Especializados en despliegue, monitorización y mantenimiento de modelos en producción.
Perfiles con experiencia en modelos de lenguaje, RAG y despliegue de soluciones generativas.
Garantizan el uso fiable y conforme a normativa en modelos de IA, evaluando riesgos, sesgos y seguridad.
Expertos en IA generativa y diseño de instrucciones para mejorar la interacción con modelos.
Expertos capaces de diseñar y optimizar modelos predictivos para resolver problemas de negocio.
Especializados en lenguaje natural, análisis de texto y generación de contenido.
Entrenan y ajustan modelos mediante datos, feedback humano y criterios de calidad.
Profesionales especializados en análisis de imágenes y vídeo con deep learning.
«CONFIANZA, SÉ QUE LO QUE DICEN ES LO QUE VA A PASAR, ASÍ DE SIMPLE»
⭐⭐⭐⭐⭐
«Tienes la sensación de que si no es este candidato será el siguiente, pero realmente lo vamos a conseguir en un tiempo prácticamente récord«.
LLMs, RAG, Hugging Face, LangChain, AWS Bedrock, Pinecone, Weaviate, Milvus.
MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes, CI/CD, model registry, feature store, observabilidad.
AWS SageMaker, AWS Bedrock, Lambda, EKS, S3, IAM, CloudWatch, API Gateway.
Azure ML, Azure Kubernetes Service, Functions, Blob Storage, Entra ID, Monitor, DevOps.
Google Vertex AI, GKE, BigQuery, Cloud Run, Pub/Sub, Cloud Storage, IAM.
Microservicios, event-driven, Kafka, Kubernetes, APIs REST, gRPC, Docker, observabilidad.
PyTorch, TensorFlow, GPU, model serving, batching, quantization, caché, baja latencia.
IA responsable, gobernanza de IA, privacidad, trazabilidad, explicabilidad, auditoría, monitorización, guardrails.
Diseño de APIs, microservicios, event-driven, ETL, bases de datos, Kubernetes, cloud híbrida, seguridad.
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Si tienes experiencia diseñando arquitecturas de IA, llevando modelos a producción o construyendo plataformas de IA generativa, queremos conocerte.
Envíanos tu CV y te contactaremos cuando tengamos una oportunidad alineada con tus conocimientos, expectativas profesionales y preferencias de modalidad de trabajo.
Preguntas frecuentes sobre la contratación de un AI architect
Un AI architect diseña la arquitectura global que permite integrar, desplegar y escalar soluciones de inteligencia artificial dentro del negocio. Decide cómo se conectan los modelos, los datos, la infraestructura cloud, las APIs, la seguridad y los sistemas existentes.
El data architect se centra principalmente en la organización, disponibilidad y gobernanza de los datos. El MLOps engineer, por su parte, automatiza el entrenamiento, despliegue, versionado y monitorización de modelos.
Aunque los tres perfiles colaboran estrechamente, el AI architect mantiene una visión transversal del sistema y toma las decisiones que equilibran rendimiento, escalabilidad, seguridad, latencia y costes.
Como referencia, la Guía Salarial IT – Otoño 2026 de iTalenters toma para el arquitecto de IA la banda del AI Engineer, la misma que usa nuestra calculadora salarial; un arquitecto se sitúa en la franja senior o por encima de ella. Lo que piden hoy los AI Engineers en España, en salario bruto anual (mediana y recorrido entre el percentil 25 y el 75):
La remuneración de un arquitecto de IA es tan amplia porque depende de su experiencia en entornos productivos, el nivel de responsabilidad, la ubicación, el sector y la complejidad de los sistemas que haya diseñado.
Los perfiles con experiencia en IA generativa, RAG, LLMOps, infraestructura cloud y optimización de inferencia suelen acceder a bandas superiores, especialmente cuando han liderado decisiones de arquitectura o coordinado equipos multidisciplinares.
También influyen factores como el dominio de AWS SageMaker, Azure ML o Vertex AI, la experiencia con sistemas críticos y la capacidad para controlar latencia, consumo de GPU, seguridad y costes operativos. En iTalenters te ayudamos a contrastar la banda salarial con la disponibilidad real del mercado.
Fuente: iTalenters, Guía Salarial IT – Otoño 2026, con datos de +16.000 profesionales IT evaluados en España. Más detalle en salarios IT en España o calcula la banda de tu vacante en la calculadora salarial.
No nos limitamos a revisar las tecnologías que aparecen en su CV. Analizamos proyectos reales, decisiones técnicas, responsabilidades y problemas que haya tenido que resolver una vez que el sistema estaba en producción.
Entre las evidencias que valoramos se encuentran:
También le pedimos que explique qué alternativas descartó, por qué eligió una solución concreta y qué cambiaría con la experiencia adquirida. Así comprobamos su criterio arquitectónico, no solo su conocimiento teórico.
Planteamos casos similares a los que encontrará en el proyecto y analizamos cómo compara las diferentes alternativas. Un buen AI architect no escoge una solución por tendencia, sino por su capacidad para aportar valor con un coste, riesgo y tiempo de implementación asumibles.
Evaluamos si el candidato tiene en cuenta:
También comprobamos si sabe identificar cuándo es suficiente utilizar prompting o RAG, cuándo tiene sentido aplicar fine-tuning y cuándo resulta más eficiente recurrir a una API externa o desplegar un modelo propio.
Sí. Buscamos AI architects y especialistas en MLOps con experiencia en AWS SageMaker, Microsoft Azure ML y Google Vertex AI, además de herramientas como MLflow, Kubeflow, Docker y Kubernetes.
No solo validamos que conozcan la plataforma. Comprobamos si la han utilizado para construir pipelines, registrar modelos, desplegar endpoints de inferencia, automatizar procesos y monitorizar el rendimiento en producción.
También podemos localizar perfiles con experiencia en entornos híbridos o multicloud, infraestructura como código, CI/CD para machine learning, feature stores y sistemas de observabilidad.
Nuestro objetivo es presentar los primeros AI architects validados en aproximadamente siete días laborables, una vez definidos el proyecto, el stack, la banda salarial y las responsabilidades de la posición.
El plazo puede variar si el perfil combina requisitos muy específicos, como experiencia en un sector regulado, una plataforma cloud concreta, sistemas RAG de baja latencia o liderazgo de equipos internacionales.
Trabajamos con profesionales en modalidad presencial, híbrida y remota, tanto en España como en otros mercados. En las posiciones remotas también evaluamos el nivel de idioma, la disponibilidad horaria y la experiencia colaborando con equipos distribuidos.
