Senior Data & AI Architect / Technical Lead (Cloud & GenAI) en Madrid, España

Imagine yourself participating in the transformation of the leading national and international organizations?

At Deloitte, we are committed to making an impact on society, our clients, and you.

The GenAI Expert role is responsible for leading the design, development, and industrialization of generative AI capabilities within the organization. This profile combines a solid technical foundation with strategic vision and execution capability, acting as the bridge between business, architecture, and engineering to ensure efficient, secure, and scalable adoption of GenAI.

You will be the technical reference for generative models (LLMs and multimodal models), defining reference architectures, integration standards, and best practices for their use in corporate environments. You will actively participate in designing advanced solutions such as virtual assistants, autonomous agents, and RAG-based systems, ensuring alignment with business needs.

You will also lead the evolution of GenAI integration platforms (GenAI Gateway), enabling controlled model consumption through security patterns, observability, and governance. You will play a key role in technology assessment, validation through proof of concept, and production deployment.

The GenAI Expert will also promote responsible AI adoption, establishing control, evaluation, and regulatory compliance mechanisms. As a technical leader, you will collaborate with multidisciplinary teams, promote standards, accelerate GenAI adoption, and contribute to value generation through innovation.

• Design and develop LLM-based applications (agents, assistants, RAG systems).
• Build APIs, microservices, and inference pipelines integrated with corporate systems.
• Apply techniques such as prompt engineering, response evaluation, and output optimization.
• Define scalable and secure architectures for GenAI solutions.
• Design and evolve GenAI Gateway-type platforms for model consumption management.
• Establish patterns for MCP and A2A architectures, ensuring interoperability between agents and services.
• Integrate models from providers such as OpenAI, Azure OpenAI, AWS Bedrock, or Vertex AI.
• Implement gateways and integration solutions (Kong, NGINX, Apigee, etc.).
• Ensure integration with IAM, networks, observability, and CI/CD.
• Define quality, cost, and performance metrics for generative models.
• Implement security, privacy, and responsible AI controls.
• Establish governance frameworks for model consumption and monitoring.
• Lead the deployment of solutions in production environments.
• Automate infrastructure using IaC and DevSecOps practices.
• Develop reusable components and accelerate adoption.
• Act as a technical reference and mentor for multidisciplinary teams.
• Define the technical roadmap and promote best practices.
• Evaluate new technologies and identify innovation opportunities.

• +5 years in software development, architecture, or AI/ML solutions.
• Experience developing with LLMs and GenAI (OpenAI, Azure OpenAI, Bedrock, Vertex AI).
• Knowledge of RAG, agents, prompt engineering, and model evaluation.
• Experience with cloud architectures (AWS, Azure, or GCP) and microservices.
• Proficiency in Python (https://jobeax.com/link/JSd7UYCSg572jJDY or Go is a plus).
• Experience with API Gateways (Kong, NGINX, Apigee) and system integrations.
• Knowledge of CI/CD and Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation).
• Experience in security (IAM, authentication, authorization).
• Multi-LLM architectures and vendor decoupling.
• MCP and Agent-to-Agent (A2A) architectures.
• LLMOps / MLOps and model observability.
• Security, guardrails, and responsible AI use.
• Strategic thinking with an execution-oriented mindset.
• Strong communication skills with both business and technical stakeholders.
• Technical leadership and collaboration in complex environments.

• Experience leading teams or technical initiatives.
• Cloud certifications.
• Experience in regulated environments.
• Knowledge of agent frameworks (LangChain, Semantic Kernel).

• English B2 or higher.

🤩 High-impact projects where you will have a long career and learning path

☯️ Hybrid-flexible day-to-day: you will have flexible hours and a good balance between remote work and teamwork in our offices or those of our clients

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What is it like to work at Deloitte?

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En Deloitte estamos comprometidos con generar un impacto en la sociedad, en nuestros clientes y en ti.

El 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.

Será 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.

Asimismo, 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.

El 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.

• Diseñar y desarrollar aplicaciones basadas en LLMs (agentes, asistentes, sistemas RAG).
• Construir APIs, microservicios y pipelines de inferencia integrados con sistemas corporativos.
• Aplicar técnicas como prompt engineering, evaluación de modelos y optimización de respuestas.
• Definir arquitecturas escalables y seguras para soluciones GenAI.
• Diseñar y evolucionar plataformas tipo GenAI Gateway para la gestión del consumo de modelos.
• Establecer patrones para arquitecturas MCP y A2A, asegurando interoperabilidad entre agentes y servicios.
• Integrar modelos de proveedores como OpenAI, Azure OpenAI, AWS Bedrock o Vertex AI.
• Implementar gateways y soluciones de integración (Kong, NGINX, Apigee, etc.).
• Asegurar la integración con IAM, redes, observabilidad y CI/CD.
• Definir métricas de calidad, coste y rendimiento de modelos generativos.
• Implementar controles de seguridad, privacidad y uso responsable de la IA.
• Establecer marcos de gobierno para el consumo y monitorización de modelos.
• Liderar el despliegue de soluciones en entornos productivos.
• Automatizar infraestructuras mediante IaC y prácticas DevSecOps.
• Desarrollar componentes reutilizables y acelerar la adopción.
• Actuar como referente técnico y mentor para equipos multidisciplinares.
• Definir roadmap técnico y promover buenas prácticas.
• Evaluar nuevas tecnologías y detectar oportunidades de innovación.

• +5 años en desarrollo de software, arquitectura o soluciones de IA/ML.
• Experiencia en desarrollo con LLMs y GenAI (OpenAI, Azure OpenAI, Bedrock, Vertex AI).
• Conocimiento de RAG, agentes, prompt engineering y evaluación de modelos.
• Experiencia en arquitecturas cloud (AWS, Azure o GCP) y microservicios.
• Dominio de Python (y deseable Go o https://jobeax.com/link/JSd7UYCSg572jJDY).
• Experiencia con API Gateways (Kong, NGINX, Apigee) e integración de sistemas.
• Conocimiento de CI/CD e Infraestructura como Código (Terraform, CloudFormation).
• Experiencia en seguridad (IAM, autenticación, autorización).
• Arquitecturas multi-LLM y desacoplamiento de proveedores.
• MCP y arquitecturas Agent-to-Agent (A2A).
• LLMOps / MLOps y observabilidad de modelos.
• Seguridad, guardrails y uso responsable de IA.
• Pensamiento estratégico con orientación a ejecución.
• Capacidad de comunicación con negocio y tecnología.
• Liderazgo técnico y colaboración en entornos complejos.

• Experiencia liderando equipos o iniciativas técnicas.
• Certificaciones cloud.
• Experiencia en entornos regulados.
• Conocimiento de frameworks de agentes (LangChain, Semantic Kernel).

• Inglés B2 o superior.

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