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Buscamos a la persona que convierta arquitecturas imposibles en plataformas de IA que simplemente funcionan, escalan y hacen magia con los datos. Asegúrese de que toda la información de su solicitud está actualizada y en orden antes de inscribirse en esta oportunidad. ¿Quiénes somos? En PROCESIA diseñamos y construimos soluciones tecnológicas que acercan la inteligencia artificial y los datos a proyectos reales y de alto impacto en el sector público y privado. No buscamos “otro arquitecto más”, buscamos a la referencia técnica a la que el equipo acude cuando hay que decidir cómo debe vivir, escalar y operar una plataforma de IA moderna. Tu misión será definir, aterrizar y evolucionar arquitecturas de sistemas basados en inteligencia artificial y Kubernetes, manteniendo el equilibrio perfecto entre visión estratégica y capacidad de ejecución. Lo que esperamos de ti: • Al menos 7 años en proyectos TI y 5 años diseñando arquitecturas de sistemas IA y Kubernetes., • Experiencia real en arquitecturas de microservicios y orquestadores de servicios con librerías Python., • Mano experta administrando clústeres Kubernetes (kubectl, Helm, kustomize) bajo enfoque service mesh y con observabilidad (IAM, Grafana, Prometheus)., • Conocimiento profundo de infraestructuras de streaming sobre Kafka y entornos MLOps con MLflow, feature stores y despliegues en Seldon Core, KServe o BentoML., • Valorable que hayas trabajado con plataformas de datos tipo lake, lakehouse y warehouse. Tu día a día (no tan típico) Tu entorno será un laboratorio vivo de soluciones de IA generativa, NLP y tratamiento avanzado de datos, donde las decisiones arquitectónicas importan de verdad. Estarás rodeado de Data Scientists, Consultores Python y perfiles de coordinación que comparten la misma ambición: hacer de la tecnología algo útil, robusto y escalable. En la práctica, te ocuparás de: • Diseñar y evolucionar arquitecturas orientadas a microservicios, definiendo patrones de integración y orquestación de servicios en Python., • Gobernar clústeres Kubernetes y su ecosistema, asegurando despliegues elegantes, resiliencia y una observabilidad en tiempo real que permita dormir tranquilo., • Definir y mantener la infraestructura de streaming con Kafka y la capa MLOps (MLflow, feature stores, Seldon Core, KServe, BentoML)., • Participar en decisiones clave sobre arquitecturas on‑premise, cloud e híbridas para soluciones de IA y datos., • Colaborar en la coordinación técnica del servicio, ayudando al equipo a resolver cuellos de botella complejos y a mejorar continuamente la plataforma. Lo que te ofrecemos (más allá del stack) Queremos que disfrutes tanto del proyecto como del contexto en el que lo desarrollas, y por eso cuidamos las condiciones y el ambiente de forma muy consciente. En PROCESIA tendrás: • Proyecto estable, de gran visibilidad y con una fuerte carga tecnológica e innovadora en servicios de inteligencia artificial., • Modalidad hibrida con 33% de presencialidad (Pozuelo de Alarcón / Zona norte), • Contrato indefinido, jornada completa, modelo híbrido/remoto y horarios flexibles para que conciliar sea algo real, no un deseo., • Clases de inglés desde el primer día, soporte para certificaciones técnicas y un plan de carrera personalizado pensado para que tu perfil arquitecto siga creciendo cada año., • 3 meses de jornada intensiva en verano y jornada intensiva todos los viernes, además de no trabajar Nochebuena ni Fin de Año., • Seguro médico privado sin copagos, entorno cercano y positivo, café y té gratis en oficina y un modelo de Management 3.0 donde tu criterio pesa y se escucha., • Salario competitivo, alineado con tu experiencia y potencia. xcskxlj Si te apetece liderar la arquitectura de una plataforma de IA puntera, rodeado de gente que habla tu mismo idioma técnico y que también valora el buen ambiente, nos encantará leer tu historia.

Somos una familia que vive en Las Palmas de Gran Canaria. Somos una familia trabajadora y responsable, con un ambiente familiar tranquilo y organizado. Valoramos mucho la educacin, el respeto y la buena comunicacin.