AI Solutions Architect Senior — Híbrido/Remoto - Lima, Perú — Consultoría Tech - IA, LLMs,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Encora Perú busca un AI Solutions Architect Senior para unirse a su Práctica Global de Inteligencia Artificial y liderar iniciativas estratégicas en el mercado peruano. Este rol conecta estrategia, preventa, consultoría y delivery técnico para impulsar la adopción de soluciones de IA.

Responsabilidades principales:

• Diseñar arquitecturas de IA (LLMs, MLOps, agentes autónomos, cloud)
• Apoyar en preventa, RFPs y workshops con clientes
• Ejecutar consultorías estratégicas y asegurar calidad en proyectos

Requisitos indispensables:

• +7 años en arquitectura de soluciones, con al menos 2+ años en IA
• Experiencia en IA/ML, analítica avanzada y nube (AWS, Azure, GCP)
• Inglés avanzado
• Disponibilidad para modalidad híbrida/remota en Lima, Perú

¿Por qué deberías aplicar?

Esta posición te coloca en el corazón de la transformación digital con IA en Perú, liderando desde la estrategia hasta la implementación técnica. Formarás parte de una Práctica Global de Inteligencia Artificial con exposición internacional, trabajando en proyectos que definen el futuro tecnológico del país. Es la oportunidad perfecta para arquitectos que quieren trascender del desarrollo técnico a la consultoría estratégica y el liderazgo de mercado.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Arquitectura de soluciones IA: LLMs, MLOps, agentes autónomos
• Cloud computing: AWS, Azure o GCP con certificaciones preferidas
• Consultoría técnica: capacidad de traducir necesidades de negocio a soluciones técnicas
• Inglés avanzado: comunicación fluida con equipos globales
• Preventa y RFPs: experiencia en propuestas comerciales técnicas

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portfolio de arquitecturas: No solo menciones proyectos, muestra diagramas, decisiones técnicas y resultados
• Domina el storytelling técnico: Aprende a contar cómo tus soluciones resolvieron problemas de negocio específicos
• Investiga el mercado peruano de IA: Entiende qué industrias están adoptando IA más rápido (fintech, retail, banca)
• Practica casos de preventa: Prepara ejemplos de cómo has apoyado en ventas técnicas o workshops con clientes

Recursos recomendados

• Certificaciones cloud: AWS Solutions Architect, Azure AI Engineer, Google Cloud Professional ML Engineer
• Frameworks de MLOps: MLflow, Kubeflow, TFX
• Comunidades: AI Saturdays Lima, Data Science Perú, AWS User Group Perú
• Influencers a seguir: Cassie Kozyrkov (ex-Google), Andrew Ng, Martin Fowler (arquitectura)
• Cursos: Coursera "AI For Everyone", edX "MLOps", Udacity "AI Product Manager"

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe una arquitectura de IA que diseñaste de principio a fin" - Tip: Usa el framework STAR (Situación, Tarea, Acción, Resultado) y enfócate en decisiones técnicas clave

• "¿Cómo manejas el trade-off entre precisión del modelo y costo de infraestructura?" - Tip: Menciona métricas específicas (latencia, accuracy, costo por inferencia) y cómo priorizas según el caso de uso

• "Cuéntame de una vez que tuviste que vender una solución técnica a un cliente no técnico" - Tip: Enfócate en cómo simplificaste conceptos complejos, usaste analogías y alineaste la solución con objetivos de negocio

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Mid | $3,500 - $5,000 | | Senior | $5,000 - $8,000 | | Lead/Principal | $8,000 - $12,000 |

*Nota: Para un AI Solutions Architect Senior en Perú con modalidad híbrida/remota y experiencia en cloud, el rango típico es $5,000-$7,000. Empresas globales como Encora suelen pagar en el extremo superior del rango. Remoto internacional puede alcanzar $8,000-$10,000+.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Empresa que menciona "IA" pero solo hace dashboards básicos - Qué preguntar: "¿Podría conocer algún caso de éxito reciente con modelos de ML en producción? ¿Qué framework de MLOps usan?"

• Bandera roja 2: Expectativas poco claras entre arquitectura y desarrollo - Qué investigar: Revisa si el equipo tiene roles separados para AI Architect, ML Engineer y Data Scientist, o si esperan que hagas todo

• Bandera roja 3: Falta de madurez en procesos de IA - Señal de advertencia: Si en la entrevista no mencionan pipelines de MLOps, monitoreo de modelos, governance de datos o retraining automatizado, probablemente están comenzando su journey de IA