Senior Deployment Strategist - Cloud & AI

Senior Deployment Strategist - Cloud & AI

Ubicación: Remoto, Américas (EE. UU., Canadá, América Latina) | Viajes: 10–20% a sitios de clientes

¿Por qué existe este puesto?

La mayoría de las empresas no tienen un problema de costos en la nube y la IA. Tienen un problema de implementación. Es posible que ya sepan que su flota de GPU está sobresaturada, que su factura de inferencia se está acumulando o que partes de su infraestructura se están ejecutando de manera ineficiente. Lo que a menudo les falta es alguien que pueda ingresar a una organización de ingeniería reacia al riesgo, identificar el cambio de mayor apalancamiento, resolver el problema técnico lo suficientemente profundo como para ganarse la credibilidad y lograr que el cambio llegue a producción.

Ese es este trabajo. No análisis, sino implementación de optimización. Estamos contratando Sr Deployment Strategists porque la limitación ya no es simplemente encontrar ineficiencias. Es lograr la solución dentro de una organización real, con puertas de aprobación reales, conocimiento interno y ingenieros que quizás no hayan solicitado la opinión de un proveedor. Usted será responsable de este viaje, desde el primer taller hasta el cambio de producción y el impacto comercial medible.

¿Qué abarcará?

Alcance

• Asociarse con patrocinadores ejecutivos (CTO, VP de Infraestructura, VP de Ingeniería, Jefe de Plataforma de IA) para convertir mandatos ambiguos en implementaciones concretas y con plazos definidos, con un caso de negocio defendible.
• Liderar el descubrimiento técnico y la revisión de la arquitectura.
• Identificar la complejidad de la integración, las restricciones de infraestructura, las realidades del control de cambios y las compensaciones técnicas que determinan si una intervención es factible.
• Establecer credibilidad técnica rápidamente con los equipos de ingeniería del cliente, desafiar las suposiciones de manera constructiva y decir no al trabajo que no se implementará.
• Definir el alcance de las intervenciones en torno a resultados que puedan implementarse y verificarse, no análisis o recomendaciones que se detengan en una presentación.

Implementación

• Secuenciar hojas de ruta de implementación de optimización de nube e IA en varias fases, de acuerdo con la preparación real del cliente.
• Trabajar junto con los ingenieros del cliente en la optimización de la infraestructura y la IA.
• Ser responsable de las decisiones de arquitectura, la resolución de problemas técnicos, las salvaguardas y las capas de políticas, y la integración en los pipelines y el proceso de cambio del cliente; los ingenieros del cliente pueden ser responsables de partes de la implementación profunda.
• Lograr que los cambios pasen por los flujos de trabajo existentes del cliente (tickets, plantillas de cambio, rutas de aprobación, puertas de seguridad y cumplimiento) en lugar de evitarlos.
• Diagnosticar y ajustar cuando surgen restricciones técnicas u organizativas a mitad de camino, manteniendo a los patrocinadores y equipos de ingeniería alineados con el resultado.

Responsabilidad del resultado

• Definir métricas de adopción e impacto antes de la implementación y responsabilizarse de ellas.
• Ser responsable de la narrativa ejecutiva desde el inicio hasta la entrega, traduciendo los resultados comerciales en implementación técnica y las restricciones técnicas de nuevo en decisiones comerciales.
• Diseñar el alcance de las Pruebas de Concepto (POC), los criterios de éxito y el camino de graduación a producción, y ser responsable del caso de expansión junto con el equipo de cuentas.
• Identificar oportunidades de optimización adicionales a medida que se aprende sobre el entorno del cliente.

Mejorar la organización

• Convertir los aprendizajes de campo en playbooks reutilizables para que la próxima implementación comience más avanzada.
• Comunicar las brechas de producto, la fricción de integración y el dolor recurrente del cliente a Helias con suficiente especificidad técnica para influir en la hoja de ruta.
• Operar de manera colaborativa e independiente: apoyar la expansión del equipo, eliminar obstáculos sin esperar instrucciones y trabajar consistentemente hacia el resultado.

¿Qué necesitarás?

Profunda credibilidad en resolución de problemas técnicos e infraestructura en la nube - no negociable

• Más de 10 años de experiencia general en infraestructura técnica, ingeniería, arquitectura o entrega técnica, con experiencia significativa en la nube pública y experiencia profunda en al menos una de AWS, Azure o GCP.
• Una base sólida en ingeniería de software y responsabilidad significativa sobre sistemas en producción.
• Los candidatos sólidos pueden haber progresado de Ingeniero de Software a Líder Técnico / Staff / Ingeniero Principal y hacia responsabilidades más amplias en nube, plataforma, infraestructura de IA o arquitectura.
• Experiencia en arquitectura a escala empresarial en áreas como entornos multi-cuenta o multi-región, alta disponibilidad, sistemas escalables horizontalmente, redes, seguridad, gobernanza y cumplimiento.
• Sólida resolución de problemas técnicos: capacidad para razonar desde principios básicos, profundizar en las compensaciones arquitectónicas y los modos de falla, y defender las decisiones técnicas con ingenieros senior.
• Fluidez en la economía de la infraestructura y los impulsores técnicos del gasto (tamaño de instancias y clústeres, programación, almacenamiento, transferencia de datos y refactorización arquitectónica), con criterio sobre qué cambios valen la pena.
• La experiencia en Kubernetes en producción es valiosa, pero no se requiere una profunda experiencia operativa en Kubernetes. Una brecha de conocimiento en Kubernetes por sí sola no es un factor descalificante. Los candidatos que presenten Kubernetes como un área de fortaleza deben poder demostrar esa profundidad en la discusión técnica.

Profunda experiencia en infraestructura de IA - no negociable

• Los candidatos deben demostrar una profunda experiencia en producción en al menos dos de las siguientes tres áreas. Una profunda experiencia en solo una es demasiado limitada; la exposición superficial a palabras clave en las tres no es suficiente.
• Infraestructura de GPU y aceleradores: cargas de trabajo de entrenamiento o ajuste fino, utilización, programación, capacidad, compensaciones de aceleradores y restricciones de producción.
• Optimización y economía de inferencia: enrutamiento, almacenamiento en caché, procesamiento por lotes, gestión de contexto, cuantización, selección de modelos y la relación entre latencia, calidad, capacidad y costo.
• Arquitecturas de Agentes / LLM: Sistemas LLM y de agentes en producción, llamadas en cascada, reintentos, invocación de herramientas, resiliencia, observabilidad y dónde surgen los costos y los modos de falla.
• Conocimiento práctico del panorama de plataformas empresariales de IA, como Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI y ofertas relevantes de neocloud, y las compensaciones entre ellas.
• Uso demostrado de IA en su propio trabajo diario de ingeniería, arquitectura y consultoría. Se preguntará específicamente cómo utiliza la IA para razonar, construir, diagnosticar, automatizar y entregar.

Credibilidad externa como estratega de implementación / consultor - no negociable

• Experiencia demostrada trabajando directamente con clientes externos en consultoría, servicios profesionales, arquitectura de soluciones, ingeniería de despliegue avanzado, estrategia de implementación o un rol comparable de entrega técnica de cara al cliente.
• Evidencia de propiedad de resultados técnicos con un cliente o contraparte que no tenía obligación de aceptar su recomendación: liderar el descubrimiento, establecer credibilidad técnica, manejar la resistencia, resolver problemas en vivo y llevar las decisiones a la implementación.
• Capacidad para transitar entre conversaciones a nivel de CTO y discusiones técnicas profundas con ingenieros del cliente, comunicándose de manera clara y concisa en ambos niveles.
• El pulido de consultoría por sí solo no es suficiente. Priorizamos a los candidatos que combinan credibilidad de cara al cliente con una profunda experiencia en ingeniería y arquitectura y que pueden defender sus recomendaciones bajo escrutinio técnico.
• La influencia interna interfuncional es una evidencia valiosa de habilidades transferibles, pero no reemplaza el requisito de experiencia demostrada en implementación o consultoría externa de cara al cliente.

Postura de propiedad y "AI-first" - no negociable

• Uso demostrado de IA en su propio proceso diario de ingeniería, arquitectura y consultoría, no solo experiencia en la entrega de productos de IA para otros.
• Instinto de operador: ha construido, poseído o ejecutado sistemas en producción y comprende cuánto cuesta realmente la ejecución.
• Alto sentido de propiedad, colaboración y comodidad con la ambigüedad. No depende de una estructura pesada o de instrucciones para avanzar en un resultado.
• Orientado al equipo y dispuesto a apoyar la expansión de una práctica en crecimiento mientras trabaja consistentemente hacia el resultado.

Ayuda, no requerido

• Especialización operativa profunda en Kubernetes.
• Experiencia o certificaciones formales en prácticas FinOps.
• Experiencia fundando o dirigiendo una práctica de nube, plataforma, IA o FinOps.
• Profundidad en un vertical regulado como servicios financieros, atención médica y ciencias de la vida, energía, manufactura o telecomunicaciones.
• Experiencia en centros de datos, colocation o entornos híbridos junto con la nube.
• Terraform y política como código.
• Hablar o escribir públicamente sobre nube, infraestructura de IA, Kubernetes, optimización o temas técnicos relacionados.

¿Por qué Virtasant?

La implementación es el producto. Nuestros estrategas y FDE no son un envoltorio de servicios para una plataforma; son la razón por la que la plataforma produce resultados. No vendemos software. Usted es responsable de si la implementación se realizó y produjo un resultado verificado.

• Escala detrás de usted. Trabaje con una red global distribuida de tecnólogos y una plataforma construida en torno a la optimización sensible al contexto.
• Línea directa con el producto. Lo que encuentra en el campo influye en lo que construimos.
• Completamente remoto en las Américas, con 10-20% de viajes a clientes.