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28 oct 2026

IC6 - Arquitecto/a Senior Staff de Datos e IA

México

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Objetivo del puesto

Lidera la próxima evolución del ecosistema de datos e IA de Spin como nuestro/a Arquitecto/a Senior Staff de Datos e IA. En este rol técnico de alto nivel, actuarás como el estratega principal que impulsará nuestra visión de IA-First desde el concepto hasta la realidad a gran escala. Arquitectarás los sistemas modulares e interoperables que conectan de forma fluida la ingeniería, el modelado de datos y machine learning en cada dominio de negocio. Si te motiva resolver desafíos técnicos complejos, establecer estándares líderes en la industria y mentorizar equipos de clase mundial para generar un impacto real, este es tu lugar.

Responsabilidades principales

Arquitectura empresarial y hoja de ruta: Define, mantén y comunica la arquitectura objetivo de datos e IA y la hoja de ruta tecnológica a varios años, cubriendo capacidades de lakehouse, streaming, MLOps/LLMOps y gobernanza en alineación con la estrategia corporativa.

Gobernanza de arquitectura: Preside foros de autoridad de diseño y procesos de revisión de arquitectura; documenta las decisiones mediante Registros de Decisiones de Arquitectura (ADR) y asegura que las soluciones cumplan con los estándares aprobados, con análisis documentados de compensaciones, costes y riesgos.

Mejora continua y racionalización: Evalúa el panorama de plataformas existente y las iniciativas en curso para detectar deuda técnica, redundancias y brechas; recomienda y patrocina iniciativas de optimización con beneficios cuantificables en rendimiento, fiabilidad, costes y velocidad de entrega.

Arquitecturas de referencia y estándares: Desarrolla y gobierna arquitecturas de referencia, patrones de diseño y directrices de ingeniería (arquitectura de medallón, contratos de datos, productos de datos, diseño basado en eventos, modelos orientados al dominio), promoviendo su adopción en los equipos de entrega mediante la capacitación.

Interoperabilidad y componibilidad: Diseña arquitecturas componibles con interfaces bien definidas (APIs, flujos de eventos, formatos de tabla abiertos, capas semánticas) que reduzcan las dependencias entre componentes, simplifiquen la evolución y el reemplazo de capacidades, y permitan la integración con plataformas tecnológicas y socios externos.

Arquitectura de plataforma (Databricks y AWS): Sé responsable de la arquitectura y el modelo operativo de la plataforma de inteligencia de datos Databricks (catálogo Unity, Delta Lake, Lakeflow, Workflows, Mosaic AI, Model Serving) y su integración con los servicios de AWS, incluyendo la estrategia de espacios de trabajo, redes, seguridad, gestión de entornos y gobernanza de costes.

Arquitectura de IA/ML y GenAI: Lidera la arquitectura de soluciones de IA empresarial, incluyendo la gestión del ciclo de vida de modelos, ingeniería de características, registro y servicio de modelos, observabilidad y detección de deriva, generación aumentada por recuperación (RAG), flujos de trabajo agénticos, búsqueda vectorial y controles de seguridad y evaluación de IA.

Arquitectura de soluciones industriales: Proporciona dirección arquitectónica para casos de uso estratégicos de Retail (360, personalización, previsión, precios, fidelización) y casos de uso de Fintech (riesgo crediticio, detección de fraude, pagos, toma de decisiones en tiempo real), gestionando cargas de trabajo de alto volumen y baja latencia.

Seguridad, cumplimiento e IA responsable: Incorpora la privacidad de datos, seguridad, linaje, auditabilidad y principios de IA responsable en cada diseño, asegurando la alineación con la regulación y estándares aplicables (ej. CNBV, CONDUSEF, LFPDPPP, PCI-DSS) y las políticas de gestión de riesgos de modelos.

Liderazgo técnico y mentoría: Actúa como líder técnico para arquitectos, ingenieros de datos, modeladores de datos, DataOps e ingenieros de ML mediante coaching, revisiones de diseño y comunidades de práctica; contribuye a la evaluación de talento, contratación y desarrollo de capacidades.

Gestión de stakeholders: Colabora con el liderazgo de Producto, Crédito, Riesgo, Tecnología, Seguridad y Negocio para traducir los objetivos de negocio en estrategia técnica y asegurar la alineación con la arquitectura empresarial.

Fiabilidad, escalabilidad y optimización de costes: Define requisitos no funcionales y objetivos de nivel de servicio (SLO), enfoques de resiliencia y recuperación ante desastres, prácticas de observabilidad y controles FinOps para cargas de trabajo por lotes y en tiempo real.

Evaluación de tecnologías emergentes: Evalúa tecnologías y enfoques emergentes (IA generativa, agentes de IA, almacenes de características, data mesh, formatos de lakehouse abiertos) mediante pruebas de concepto y benchmarking, y emite recomendaciones de adopción.

Documentación y gestión del conocimiento: Mantén el repositorio de arquitectura, los planos y la documentación técnica como la fuente de verdad autorizada.

Cultura de ingeniería: Fomenta la propiedad, la responsabilidad operativa y una cultura de DevOps/DataOps dentro de los equipos de ingeniería.

Mentalidad IA-First y capacitación: Aboga por el pilar IA-First de Spin integrando la IA como una consideración predeterminada en las decisiones de arquitectura y diseño, fomentando el uso de herramientas asistidas por IA en todo el ciclo de vida de la ingeniería y promoviendo la alfabetización en IA y una mentalidad orientada a la experimentación entre equipos y stakeholders.

Conocimientos y experiencia requeridos

Educación: Grado o Máster en Informática, Ingeniería de Software o Sistemas, Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos o un campo relacionado.

Experiencia: 10+ años de experiencia progresiva en ingeniería de datos, arquitectura de datos o arquitectura de software, incluyendo 5+ años en un rol de arquitecto empresarial o de soluciones y 3+ años diseñando plataformas de IA/ML o de datos a gran escala en producción. Historial demostrado de entrega de arquitecturas adoptadas en múltiples equipos o unidades de negocio.

Experiencia en la industria: Experiencia demostrada en Retail y Fintech, o entornos regulados de alto volumen comparables.

Habilidades técnicas

Databricks (Obligatorio): Dominio experto en la plataforma Databricks para cargas de trabajo de datos e IA: Delta Lake, catálogo Unity, Lakeflow/Delta Live Tables, Structured Streaming, Photon, MLflow, Feature Store, Mosaic AI y Model Serving; administración de plataformas, ajuste de rendimiento y optimización de costes.

Plataformas en la nube (Obligatorio: AWS): Dominio experto y práctico en AWS (S3, Kinesis, MSK, Glue, IAM, VPC, Lambda, EKS) y su integración con Databricks; es deseable tener conocimientos prácticos de GCP (BigQuery, Pub/Sub, Vertex AI).

Marcos y métodos de arquitectura: Dominio de TOGAF, marcos de trabajo Well-Architected en la nube, DAMA-DMBOK, modelado C4 y prácticas de ADR; diseño orientado al dominio (DDD), conceptos de data mesh y productos de datos; patrones Lambda/Kappa; integración de microservicios y orientada a eventos; diseño de API y contratos de datos.

Modelado y almacenamiento de datos: Experto en modelado de datos dimensional, relacional, NoSQL y lakehouse; formatos de tabla abiertos (Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi); capas semánticas y herramientas del Modern Data Stack.

Streaming e integración: Conocimiento avanzado de plataformas de streaming y orientadas a eventos (Kafka, Kinesis, Pub/Sub), captura de datos modificados (CDC) y patrones de integración empresarial.

IA/ML y GenAI: Arquitectura de pipelines de MLOps/LLMOps, reentrenamiento automatizado, monitorización de modelos, RAG, bases de datos vectoriales, orquestación de LLM y gobernanza de IA.

Gobernanza, seguridad y entrega: Gobernanza de datos, catalogación, linaje, privacidad desde el diseño, modelos de control de acceso y cifrado, infraestructura como código (Terraform), CI/CD para datos e IA, y prácticas FinOps.

Liderazgo y habilidades blandas: Pensamiento estratégico y fuertes habilidades de abstracción; capacidad para articular y fundamentar decisiones arquitectónicas ante audiencias técnicas y ejecutivas; gestión e influencia de stakeholders; coaching y mentoría; rigor analítico y buen juicio; fuerte mentalidad IA-First, con adopción demostrada de herramientas de IA y motivación para promover formas de trabajo habilitadas por IA.

Idiomas: Nivel intermedio de inglés.

En Spin estamos comprometidos con construir un lugar de trabajo diverso e inclusivo.

Creemos en la igualdad de oportunidades y promovemos un entorno libre de discriminación por motivos de raza, origen nacional, género, identidad de género, orientación sexual, discapacidad, edad o cualquier otra condición legalmente protegida.

Idiomas

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Conocimientos y experiencia requeridos

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