Empresa de tecnología busca un Arquitecto Cloud Senior con experiencia en GenAI para diseñar e implementar soluciones de ML y IA generativa en AWS. El rol es remoto y se enfoca en la adopción de productos y la optimización de la base instalada de clientes.
Si te apasiona la IA generativa y la nube, este puesto remoto es para vos. Podrás diseñar e implementar soluciones de vanguardia en AWS y trabajar en una empresa líder en tecnología cloud. Ideal para arquitectos cloud con experiencia en ML y GenAI.
Buscamos un/a Senior Cloud Architect (Gen-AI-Focused) para unirse a nuestro equipo global de Forward Deployment Engineering. El puesto es remoto y se basa en México, Colombia o Canadá (como empleados directos a tiempo completo) o como contratistas en otros países de LATAM. Acerca de DoiT: DoiT es una compañía tecnológica global que trabaja con organizaciones impulsadas por la nube para aprovecharla y potenciar el crecimiento y la innovación empresarial. Combinamos datos, tecnología y experiencia humana para asegurar que nuestros clientes operen de manera bien arquitectada y escalable, desde la planificación hasta la producción. Ofrecemos DoiT Cloud Intelligence, la única solución que integra tecnología avanzada con inteligencia humana, ayudando a nuestros clientes a resolver complejos problemas multicloud y a impulsar la eficiencia. Con décadas de experiencia multicloud, tenemos especializaciones en Kubernetes, GenAI, CloudOps y más. Somos un socio estratégico galardonado de AWS, Google Cloud y Microsoft Azure, y trabajamos con más de 4.000 clientes en todo el mundo. La Oportunidad: Como Senior Cloud Architect, serás parte de nuestra organización global de Forward Deployed Engineering, trabajando con empresas en rápido crecimiento en Estados Unidos y el resto del mundo. Este rol se enfoca en la base instalada, la adopción de productos y la salud del cliente. Tus responsabilidades incluirán: - Liderar el diseño e implementación de soluciones de ML y Generative AI de nivel productivo en AWS (con conocimiento de entornos multicloud). - Actuar como un experto práctico y asesor de confianza para clientes que ejecutan cargas de trabajo de IA/ML a escala, desde el descubrimiento inicial hasta la implementación y optimización. - Traducir problemas de negocio complejos en arquitecturas cloud que sean seguras, confiables, rentables y observables. - Ayudar a evolucionar cómo DoiT utiliza IA/ML interna y externamente, convirtiendo soluciones puntuales en patrones reutilizables y "caminos de grava" que influyan en la hoja de ruta del producto. - Enfocarte en la salud de la base instalada, la adopción de productos, las interacciones proactivas y el trabajo en equipo con las cuentas. Responsabilidades: - Núcleo: Profunda Experiencia Cloud Ser el experto técnico de confianza en la nube en el que los clientes confían para trabajos de optimización técnica de alto impacto en costos, confiabilidad, seguridad y rendimiento. Diseñar e implementar soluciones que: - Mejoren la eficiencia de costos (dimensionamiento correcto, reservas/compromisos, optimización de almacenamiento, etc.). - Aumenten la confiabilidad y resiliencia (arquitecturas de alta disponibilidad/recuperación ante desastres, diseños conscientes de SLO/SLA). - Fortalezcan la postura de seguridad (IAM, segmentación de red, protección de datos, mínimo privilegio). - Reduzcan el esfuerzo operativo (automatización, autoservicio, barreras de protección, aplicación de políticas). - Planificar y ejecutar sesiones de optimización cloud, talleres de costos/eficiencia/rendimiento, revisiones de postura de seguridad o confiabilidad, y análisis profundos de arquitectura ("well-architected"). - Responder a consultas de expertos y solicitudes de soporte que requieran profunda experiencia en ingeniería cloud, asegurando resoluciones de alta calidad y bien explicadas. - Aportar profundidad de dominio en: - ML / GenAI: Despliegue y operación de cargas de trabajo de ML/GenAI (entrenamiento e inferencia), utilización de GPU, escalado y control de costos; MLOps e integración de cargas de trabajo con monitoreo, logging y FinOps; uso seguro y eficiente de servicios de IA gestionados. - Constructor: Feedback y Contribución de Producto Convertir el trabajo de campo puntual en activos reutilizables que mejoren tanto los resultados del cliente como el producto en sí. - Convertir soluciones de clientes puntuales en "Gravel Roads": patrones reutilizables como playbooks, módulos de Terraform, plantillas de CloudFlow, diagramas cloud, recetas de Composer -> DCI Insights, y documentación interna/externa. - Proporcionar feedback estructurado a los equipos de Producto e Ingeniería de DoiT sobre: - Brechas de producto y puntos de fricción descubiertos en el uso real. - Nuevas oportunidades de automatización y lentes de carga de trabajo dentro de DCI. - Telemetría y seguimiento que harían más eficiente el trabajo futuro de FDE. - Contribuir directamente a DCI cuando sea apropiado: desde solicitudes de características y feedback, hasta contribución de código, hasta la propiedad de características específicas de DCI de extremo a extremo. - Construir habilidades de agente, scripts y herramientas internas que codifiquen tu experiencia y la escalen en el equipo. - Contribuir a la habilitación interna: compartir aprendizajes a través de documentación, demos, horarios de oficina o sesiones de capacitación para otros FDEs y miembros del equipo de Customer Success. - Equipo de Cuenta – Ejecución Embebida Operar como un socio técnico embebido dentro del equipo de cuenta. - Trabajar en el modelo de equipo de cuenta junto con Customer Success Managers (CSMs) y Account Managers (AMs) para entregar resultados impactantes. - Ser el responsable de la profundidad técnica: despliegue e integración técnica, automatización y adopción de plataformas, interacción proactiva basada en señales, y lo más importante, soluciones repetibles de Optimización Cloud. - Colaborar con los ingenieros, arquitectos y equipos de FinOps de los clientes para traducir puntos débiles vagos en planes de optimización técnica concretos, y ayudarles a implementar cambios que perduren y generen valor continuo. - Co-entregar compromisos complejos o multidominio con otros FDEs (por ejemplo, infraestructura + datos + ML/GenAI), revisando y refinando diseños y planes de compromiso juntos. - Comunicar temas técnicos complejos de manera clara tanto a audiencias técnicas como no técnicas (FinOps, finanzas, liderazgo), y mantener documentación clara de arquitecturas, decisiones y cambios implementados para que los clientes y compañeros FDEs puedan mantener y construir sobre tu trabajo. - Contribuir a una cultura de mejora continua dentro de la comunidad global de FDE a través de revisiones de diseño, foros internos, sesiones de habilitación y experimentación. - Experto en Producto: DoiT Cloud Intelligence™ (DCI) Convertirse en un experto en DCI y usarlo de forma práctica para impulsar resultados concretos para los clientes. - Dominar los productos y servicios de DoiT Cloud Intelligence™: incluyendo Cloud Analytics, DCI Insights, Cloud Composer, CloudFlow, DataHub, PerfectScale y otras Plataformas Empresariales. - Usar DCI de forma práctica para: - Construir y operacionalizar Cloud Analytics y Allocations para crear dashboards e informes para ingeniería, finanzas y liderazgo del cliente. - Usar DCI Insights para identificar y priorizar oportunidades de costos, riesgos y confiabilidad, y guiarlas hasta su cierre. - Implementar consultas de Cloud Composer, construir recetas que resulten en insights personalizados para todos los casos de uso de ingeniería de los clientes. - Construir automatizaciones de CloudFlow (por ejemplo, enrutamiento de anomalías, acciones programadas, barreras de protección, aplicación de políticas). - Usar integraciones incorporadas y utilizar DataHub y otras características de inteligencia de carga de trabajo para optimizar datos clave de negocio y de carga de trabajo dentro de DCI. - Ayudar a los clientes a integrar DCI en sus procesos existentes de observabilidad, CI/CD y gobernanza para que se convierta en una herramienta confiable e indispensable en las operaciones cloud diarias. Calificaciones: - Experiencia: - Más de 4 años de experiencia diseñando, implementando y gestionando soluciones cloud de IA/ML, incluyendo cargas de trabajo de producción. - Trayectoria comprobada diseñando y operando sistemas distribuidos a gran escala en AWS, seleccionando servicios y patrones apropiados para cumplir objetivos de negocio y técnicos. - Experiencia en AWS y GenAI / ML: - Dominio avanzado de servicios AWS relevantes para IA/ML y GenAI. - Experiencia práctica con Amazon Bedrock para desplegar y escalar modelos fundacionales y cargas de trabajo de Generative AI. - Experiencia en fine-tuning y despliegue de Large Language Models (LLMs) y IA multimodal usando Amazon SageMaker (incluyendo JumpStart). - Sólidas habilidades de prompt engineering y familiaridad con evaluación rigurosa de modelos (calidad, seguridad, rendimiento). - Comprensión de capacidades de agentes y patrones para agentes de IA que realizan tareas de forma autónoma e integran con sistemas existentes. - Experiencia con Amazon Q Business y Amazon Q Developer (o herramientas similares) para acelerar la generación de insights y flujos de trabajo de desarrollo. - Pipelines de ML, Datos y MLOps: - Conocimiento profundo de componentes de Amazon SageMaker como Pipelines, Model Monitor, Data Wrangler y SageMaker Clarify para detección de sesgos e interpretabilidad. - Dominio en la integración de TensorFlow, PyTorch y otros frameworks de ML con SageMaker para desarrollo, fine-tuning y despliegue de modelos. - Experiencia en entrenamiento distribuido (multi-GPU o multi-nodo) y optimización de rendimiento para inferencia. - Fuertes habilidades de ingeniería de datos en AWS: Amazon S3, AWS Glue, Lake Formation, Redshift para pipelines de datos de IA/ML. - Experiencia construyendo flujos de trabajo de IA/ML de extremo a extremo usando servicios como AWS Lambda, Step Functions, API Gateway, y despliegues contenerizados en Amazon EKS / AWS Fargate. - DevOps, MLOps, Gobernanza y Seguridad: - Experiencia práctica con CI/CD para IA/ML usando AWS CodePipeline, CodeBuild, SageMaker Pipelines o similares. - Dominio en monitoreo y operación de sistemas de IA usando Amazon CloudWatch y SageMaker Model Monitor. - Fuerte comprensión de gobernanza, seguridad y cumplimiento de IA en AWS, incluyendo IAM, KMS y patrones de privacidad de datos. - Familiaridad con ética de IA y detección/mitigación de sesgos (por ejemplo, usando SageMaker Clarify o herramientas similares). - Conciencia Multicloud y Colaboración: - Conocimiento práctico de herramientas de IA de Google Cloud (por ejemplo, Vertex AI, Cloud AutoML, BigQuery ML) suficiente para razonar sobre arquitecturas multicloud y puntos de integración. - Capacidad comprobada para mentorizar colegas, dirigir sesiones de habilitación y colaborar entre Ventas, CS y Producto. - Habilidades Blandas: - Excelentes habilidades de comunicación para audiencias técnicas y de negocio; capaz de simplificar ideas complejas e influir en decisiones. - Mentalidad de propiedad natural: escalas temprano, resuelves rápido y te haces cargo del resultado.