Ingeniero de automatización y orquestación, especialista en integraciones automatizadas (Automation & Orchestration Engineer).

Descripción general del puesto

Bajo la dirección del Director de Tecnología e Innovación (CTO), esta posición tiene como objetivo principal diseñar, implementar y mantener flujos de automatización e integraciones entre diversas herramientas de IA generativa multimodal de uso comercial

El propósito fundamental del puesto es transformar los prototipos funcionales desarrollados por perfiles creativos en procesos orquestados, escalables y robustos que puedan desplegarse en entornos de producción.

En esencia, este perfil actúa como puente entre la innovación creativa y la ejecución técnica, asegurando que las soluciones innovadoras se conviertan en sistemas eficientes y sostenibles a largo plazo dentro de la empresa.

Objetivo principal del rol

El objetivo principal de este puesto es optimizar y escalar los procesos de la empresa mediante la automatización y orquestación de flujos de trabajo. Esto implica diseñar e implementar integraciones robustas entre sistemas (incluyendo herramientas de IA generativa y otras aplicaciones) utilizando tanto programación tradicional como plataformas de automatización de flujos (p. ej., n8n, Zapier).

Experiencia profesional requerida

• Experiencia en automatización y orquestación: Mínimo 3-5 años de experiencia profesional en roles relacionados con la automatización de procesos, integración de sistemas y/o DevOps, preferiblemente habiendo implementado automatizaciones con herramientas de orquestación de flujos (n8n, Zapier u otras plataformas similares).

• Implementación de flujos a escala: Experiencia demostrable en el diseño e implementación de flujos de trabajo automatizados y sistemas de orquestación a escala (pipelines de datos, workflows de ML/IA, procesos batch, etc.).

• Integración de APIs y herramientas de IA: Historial de integración de APIs de servicios externos en entornos de producción, idealmente incluyendo servicios de IA generativa (por ejemplo, integrar APIs de plataformas como OpenAI, servicios de machine learning en la nube, etc.).

• Entornos ágiles y multidisciplinares: Experiencia trabajando con metodologías ágiles y colaborando en equipos multidisciplinares (perfiles técnicos, creativos, producto), transformando prototipos o pruebas de concepto en soluciones tecnológicas escalables.

Habilidades técnicas y blandas necesarias

Habilidades técnicas:

• Programación e integración: Dominio de lenguajes de programación o scripting (especialmente Python u otros orientados a la automatización) y sólidos conocimientos de integración mediante APIs REST/JSON.

• Orquestación y automatización: Familiaridad con herramientas y frameworks de orquestación/automatización de flujos de trabajo (p. ej., sistemas de workflow como Apache Airflow, Node-RED, n8n, Zapier, Make (Integromat), u otras plataformas similares) y experiencia en el diseño de pipelines automatizados de extremo a extremo.

• Infraestructura y DevOps: Conocimientos de entornos cloud (AWS, Google Cloud, Azure) y contenedorización (Docker, Kubernetes), así como prácticas CI/CD para el despliegue continuo de sistemas.

• IA generativa y APIs cognitivas: Comprensión de las plataformas de IA generativa comercial (modelos de lenguaje, visión, audio, etc.) y experiencia utilizando sus APIs. Capacidad para evaluar herramientas nuevas (OpenAI, servicios de procesamiento de lenguaje natural, generación de imágenes/vídeo, síntesis de voz, etc.) e integrarlas en soluciones existentes.

• Control de versiones y calidad: Uso habitual de control de versiones (Git) y buenas prácticas de documentación, pruebas automatizadas y monitoreo de procesos para asegurar la calidad y confiabilidad de las automatizaciones.

Formación académica deseada

• Titulación universitaria: Grado en Ingeniería Informática, Ingeniería de Telecomunicaciones, Matemáticas, Física o campos afines. Una sólida formación técnica de base es altamente deseable.

• Posgrado o especialización: Se valorará contar con estudios de posgrado (Máster o Doctorado) enfocados en Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Sistemas de Información o Automatización de Procesos. La formación adicional en estas áreas complementa la experiencia práctica en el puesto. 

Idiomas requeridos

• Español: Nivel nativo o avanzado (C1/C2) para comunicarse efectivamente con el equipo y redactar documentación interna.

• Inglés (técnico): Capacidad de lectura y comprensión de documentación técnica en inglés, ya que la mayoría de los recursos, artículos científicos y documentación de APIs de IA generativa están en este idioma. No se exige un nivel conversacional alto, pero sí poder entender manuales, papers y foros técnicos en inglés para implementar soluciones adecuadamente.