Arquitecto Digital

¡En BICE te estamos buscando! 🚀Creemos firmemente que los colaboradores son nuestro principal activo. Por eso, nos preocupamos de ofrecer oportunidades que potencien su desarrollo integral. Apostamos por profesionales apasionados, innovadores, creativos y con ganas de aprender y crecer.
¿Nuestro propósito? Impulsamos tu bienestar creando una experiencia financiera única con sello humano.
Te invitamos a ser parte de BICE, donde buscamos a un Arquitecto Digital para nuestra Gerencia de Arquitectura y Ciberseguridad.
🎯ObjetivoDiseñar e implementar arquitecturas robustas y seguras que satisfagan las necesidades tecnológicas y empresariales del banco, optimizando la eficiencia operativa, la seguridad de los datos y la escalabilidad de los sistemas, al mismo tiempo que brinda apoyo a los diferentes equipos (tanto técnicos como no técnicos) para alcanzar las mejores soluciones de acuerdo a los estándares tecnológicos del banco.
Funciones principales
✅Definir estándares y lineamientos de arquitectura, y diseñar/validar arquitecturas de referencia y soluciones técnicas alineadas a dichos estándares.✅Traducir los requisitos de negocio en especificaciones técnicas para los equipos de desarrollo.✅Facilitar la comunicación y colaboración entre equipos técnicos y de negocio, actuando como puente en la toma de decisiones tecnológicas.✅Levantar requerimientos tecnológicos del banco e incorporarlos al Roadmap de Evolución TI.✅Revisar el cumplimiento de las soluciones implementadas por los equipos de desarrollo respecto a los patrones y estándares de arquitectura definidos, y gestionar la corrección de la deuda técnica generada dentro de los plazos estipulados por la política correspondiente.
Requisitos
ExcluyentesTítulo de Ingeniería Civil o Ejecución Eléctrico en Computación e Informática o equivalente.Conocimientos de arquitectura de soluciones, patrones de arquitectura de software, patrones de diseño de software y calidad del software.Conocimientos específicos demostrables, ideal con cursos y certificación en: Microservicios, APIs REST, contenedores (Docker), Kubernetes, Google Cloud Platform (GCP).Conocimiento de los servicios cloud, incluyendo Kubernetes Engine, manejo de redes VPC, bases de datos y seguridad cloud.Manejo de Git (Bitbucket, GitLab, GitHub).Abierto a la colaboración, aprendizaje continuo y transparencia.Conocimientos en programación en lenguajes como Java, JavaScript, SQL, Shell Scripting.
Conocimientos generales de Inteligencia Artificial (deseable) 🙌Fundamentos de modelos LLM: comprensión general de cómo funcionan los modelos de lenguaje (transformers, tokens, ventana de contexto, embeddings), diferencias entre pre-entrenamiento, fine-tuning y prompt engineering, y limitaciones típicas (alucinaciones, sesgos, costos de inferencia).Arquitectura de Agentes de IA: conceptos de agentes autónomos y multiagente, ciclos de razonamiento-acción (ReAct, planning), orquestación de tareas, manejo de estado/memoria, y patrones de supervisión humana (human-in-the-loop) como mecanismo de control en procesos críticos.Model Context Protocol (MCP) y protocolos de integración: entendimiento general de estándares abiertos que permiten conectar modelos de IA con herramientas, APIs y fuentes de datos externas, y su rol en desacoplar la lógica del agente de los sistemas subyacentes.RAG (Retrieval-Augmented Generation) y bases de datos vectoriales: nociones generales de cómo se combina la recuperación de información con modelos generativos para mejorar precisión y reducir alucinaciones.Seguridad y gobernanza de IA: conceptos de prompt injection, jailbreaking, guardrails, y necesidad de controles de gobernanza (auditoría, trazabilidad, cumplimiento regulatorio) al desplegar soluciones de IA en ambientes productivos.Frameworks y plataformas del ecosistema: familiaridad general con herramientas como LangChain/LangGraph, plataformas cloud de IA (Vertex AI, Bedrock, Azure AI), y su rol en la construcción de soluciones basadas en LLMs.Observabilidad de sistemas de IA: nociones de monitoreo y trazabilidad de aplicaciones basadas en LLMs (logging de prompts/respuestas, métricas de uso y costo, tracing distribuido).