{"id":2147204,"url":"https://alion.io/job/deloitte-senior-data-ai-architect-technical-lead-cloud-genai","title":"Senior Data & AI Architect / Technical Lead (Cloud & GenAI)","company":{"id":2073222,"name":"Deloitte Spain","domain":"deloitte.es","url":"https://alion.io/company/deloitte-es","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"SuccessFactors","truth_index":null},"role":"AI/ML","role_family":"AI/ML","seniority":"lead","employment_type":null,"work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Madrid, Spain"],"countries":["ES"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":{"min_usd":62000,"max_usd":150000,"period":"year","method":"global_role_cell_scaled_by_country","sample_n":1119},"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"A2A","optional":false},{"name":"AWS","optional":false},{"name":"AWS Bedrock","optional":false},{"name":"Azure","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"CloudFormation","optional":false},{"name":"GCP","optional":false},{"name":"IAM","optional":false},{"name":"Kong","optional":false},{"name":"LangChain","optional":false},{"name":"LLM","optional":false},{"name":"LLM Guardrails","optional":false},{"name":"LLMOps","optional":false},{"name":"Model Context Protocol","optional":false},{"name":"Nginx","optional":false},{"name":"Node JS","optional":false},{"name":"OpenAI","optional":false},{"name":"Prompt Engineering","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"RAG","optional":false},{"name":"Semantic Kernel","optional":false},{"name":"Terraform","optional":false},{"name":"Vertex AI","optional":false},{"name":"JavaScript","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-10-01T02:00:00Z","employer_posted_date":"2026-10-01","last_verified_at":"2026-10-19T06:08:17Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":18,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":18},"description":"¿Te imaginas participando en la transformación de las principales organizaciones nacionales e internacionales?\nEn Deloitte estamos comprometidos con generar un impacto en la sociedad, en nuestros clientes y en ti.\nEl 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.\nSerá 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.\nAsimismo, 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.\nEl 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.\nResponsabilidades principales\n1. Diseño y desarrollo de soluciones GenAI\nDiseñar y desarrollar aplicaciones basadas en LLMs (agentes, asistentes, sistemas RAG).\nConstruir APIs, microservicios y pipelines de inferencia integrados con sistemas corporativos.\nAplicar técnicas como prompt engineering, evaluación de modelos y optimización de respuestas.\n2. Arquitectura y plataforma GenAI\nDefinir arquitecturas escalables y seguras para soluciones GenAI.\nDiseñar y evolucionar plataformas tipo GenAI Gateway para la gestión del consumo de modelos.\nEstablecer patrones para arquitecturas MCP y A2A, asegurando interoperabilidad entre agentes y servicios.\n3. Integración y ecosistema tecnológico\nIntegrar modelos de proveedores como OpenAI, Azure OpenAI, AWS Bedrock o Vertex AI.\nImplementar gateways y soluciones de integración (Kong, NGINX, Apigee, etc.).\nAsegurar la integración con IAM, redes, observabilidad y CI/CD.\n4. Evaluación, seguridad y gobierno\nDefinir métricas de calidad, coste y rendimiento de modelos generativos.\nImplementar controles de seguridad, privacidad y uso responsable de la IA.\nEstablecer marcos de gobierno para el consumo y monitorización de modelos.\n5. 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