AI Native Systems Architect
Estamos ayudando a Inverence a construir el equipo técnico que dará vida a llull, una nueva plataforma de inteligencia organizacional.
Inverence lleva años trabajando con grandes organizaciones ayudándolas a entender sistemas complejos y tomar mejores decisiones mediante modelos matemáticos, análisis estructural y conocimiento experto.
Con el tiempo se dieron cuenta de algo: las empresas tienen cada vez más datos y dashboards… pero siguen tomando decisiones con una comprensión incompleta de cómo funciona realmente su sistema.
Los dashboards muestran qué ha pasado. Los analistas intentan explicar por qué ha pasado. Pero rara vez existe un modelo que permita entender cómo interactúan las variables del sistema o explorar qué pasará si se toman decisiones distintas.
Para resolver este problema nace llull: una plataforma AI-native diseñada para modelar cómo opera una organización y permitir explorar escenarios antes de tomar decisiones.
Ahora buscan a la persona que diseñará la arquitectura fundacional del sistema.
Ready? 🚀
¿Qué harás?
llull nace con una ambición clara: construir una plataforma capaz de representar cómo funciona un sistema organizacional y permitir explorar decisiones antes de ejecutarlas.
El reto técnico es construir esa plataforma desde cero.
Como AI-native Architect, tu misión será diseñar la arquitectura fundacional del sistema y definir cómo se integran datos, modelos matemáticos, lógica de negocio y capacidades de IA dentro de una misma plataforma.
No vendrás a mantener un producto existente, sino a construir la base tecnológica sobre la que llull evolucionará durante los próximos años. Este rol está en la intersección entre arquitectura de software, sistemas de IA y modelado de sistemas complejos, y tu foco estará en diseñar los mecanismos que permitan al sistema generar capacidades de forma estructurada y gobernable.
En llull están impulsando un cambio de paradigma, que es pasar de una lógica de desarrollo tradicional a un modelo claramente AI-native, donde el ingeniero no se limita a escribir código, sino que diseña el sistema que permite que ese código se genere.
Parte del trabajo consistirá en implementar un enfoque de spec-driven development, donde las especificaciones no son documentación pasiva, sino artefactos ejecutables que guían cómo el sistema genera comportamiento.
También diseñarás el entorno donde agentes y modelos de lenguaje operan bajo reglas explícitas, generando código y ejecutando tareas dentro de un marco definido por el sistema. La clave será garantizar que lo que produce la plataforma sea observable, auditable y reproducible.
Internamente llaman a esto “la fábrica de llull”: un sistema donde el desarrollo se organiza alrededor de contexto, reglas y especificaciones, y donde gran parte del software se genera mediante agentes y automatización.
En la práctica, tu día a día estará mucho más cerca de:
- diseñar arquitectura
- definir especificaciones
- crear mecanismos de evaluación y control
- construir los primeros componentes críticos del sistema
que de trabajar con tickets de desarrollo tradicionales.
Buscan a alguien con mentalidad de builder, capaz de pensar en términos de sistemas, integrar datos y modelos complejos y tomar decisiones estructurales en un entorno donde muchas piezas aún están por definir.
Tu evolución
En 1 mes
Habrás dedicado tiempo a entender cómo trabaja Inverence hoy con organizaciones complejas y qué tipo de problemas abordan mediante modelos matemáticos, análisis estructural y datos operacionales.
También habrás conocido al equipo y empezado a analizar cómo trasladar ese conocimiento a una plataforma tecnológica. En este punto ya estarás participando en las primeras conversaciones sobre la arquitectura de llull: cómo representar modelos organizacionales, cómo estructurar las fuentes de información y cómo combinar datos, conocimiento experto y capacidades de IA dentro del sistema
Tus responsabilidades
Diseñarás la arquitectura fundacional de llull, definiendo cómo se conectan datos, modelos matemáticos y capacidades de IA (LLMs, agentes y sistemas de razonamiento) para representar cómo funciona un sistema organizacional y apoyar decisiones complejas.
Definirás y construirás el entorno AI-native del sistema, donde modelos de lenguaje y agentes operan bajo especificaciones explícitas en lugar de prompts aislados, utilizando herramientas modernas de desarrollo asistido por IA como Claude Code, Codex o tooling equivalente.
Pondrás en marcha y diseñarás los mecanismos que permitan integrar datos estructurados, conocimiento experto y modelos analíticos dentro de un mismo sistema, construyendo representaciones coherentes del funcionamiento de una organización.
Construirás junto al equipo los componentes críticos del producto: arquitectura de servicios, pipelines de datos, representación de modelos organizacionales y las primeras capacidades de razonamiento y exploración de escenarios asistidas por LLMs.
Definirás cómo el sistema genera, evalúa y mejora sus capacidades, diseñando mecanismos de evaluación, observabilidad y control que permitan validar outputs generados por agentes y evitar deriva en sistemas basados en IA.
Actuarás como referente técnico en las decisiones estructurales del producto, ayudando a definir las bases sobre las que crecerá la plataforma y el futuro equipo de ingeniería.
¿Cómo lo harás?
Trabajarás en un entorno muy cercano al equipo fundador y con un alto nivel de autonomía técnica. Hoy Inverence actúa como la matriz desde la que nace llull, y parte del equipo actual participará en la construcción de esta nueva plataforma. La idea es evolucionar progresivamente desde una firma centrada en proyectos de análisis y modelado hacia una startup de producto AI-native.
Eso significa que este rol no se limita a desarrollar software, sino a ayudar a construir la arquitectura y las prácticas técnicas sobre las que crecerá el producto.
El equipo parte de una idea bastante clara impulsada por Alfred Giralt: construir llull siguiendo un enfoque AI-native y spec-driven. En lugar de basar el desarrollo en prompts aislados o experimentación ad-hoc con LLMs, buscan diseñar un sistema donde las capacidades del producto se generen y evolucionen bajo especificaciones explícitas y gobernables.
En la práctica esto implica trabajar con un paradigma cercano al spec-driven development: primero se define el contexto, las reglas y las especificaciones que debe cumplir el sistema; después agentes y herramientas de generación asistida por IA ejecutan bajo esas condiciones. Si algo falla, no se corrige solo el código generado, sino el sistema que lo produce.
La inteligencia artificial no se entiende únicamente como parte del producto, sino también como parte del sistema operativo del equipo técnico. El equipo integra de forma estructural herramientas modernas de desarrollo asistido por IA como Claude Code, Codex o tooling equivalente, utilizando LLMs para generación de código, exploración de soluciones, prototipado rápido y automatización de trabajo repetitivo.
Desde el punto de vista técnico, el trabajo combinará diseño arquitectónico y construcción real del sistema. Participarás en decisiones relacionadas con arquitectura de servicios, pipelines de datos, representación de modelos organizacionales y mecanismos que permitan integrar datos, conocimiento experto, modelos matemáticos y capacidades de razonamiento asistido por IA dentro de la plataforma.
También se pondrá mucho foco en cómo el sistema evalúa y gobierna lo que genera. Parte del trabajo consistirá en diseñar mecanismos de observabilidad, validación y control que permitan trabajar con agentes y modelos de lenguaje sin perder trazabilidad ni coherencia en el comportamiento del sistema.
En definitiva, trabajarás en un entorno donde se espera que combines criterio arquitectónico, mentalidad de builder y curiosidad por nuevas formas de construir software, ayudando a diseñar un sistema capaz de generar y evolucionar capacidades de inteligencia organizacional a lo largo del tiempo.
¿Cuándo trabajarás?
El equipo trabaja con una filosofía bastante sencilla: confianza, autonomía y responsabilidad.
No existen horarios rígidos ni control de tiempo. Lo importante es que el trabajo avance y que el equipo esté alineado en los momentos clave.
La mayor parte del equipo está en las oficinas de Inverence de Madrid, por lo que se espera cierta coincidencia con el horario europeo para reuniones, sesiones de trabajo o decisiones importantes. Más allá de eso, tendrás bastante libertad para organizar tu jornada como prefieras.
En un proyecto en fase fundacional como este habrá momentos de mucha intensidad y otros más tranquilos. Lo importante es que exista compromiso con el proyecto y con el equipo, no cumplir un horario concreto.
Día laborable
Jornada completa
Vacaciones
22 días
Jornada laboral
Flexible¿Dónde trabajarás?
Remoto
Presencial
La oficina de Inverence está en Madrid, pero el equipo trabaja habitualmente de forma distribuida, por lo que no es necesario vivir en la ciudad para incorporarte al proyecto.
Dicho esto, sí valoran que la persona que se incorpore tenga interés en involucrarse con el equipo y no tenga problema en viajar puntualmente a Madrid para trabajar juntos en sesiones de producto, arquitectura o momentos clave del proyecto.
Al final, en una etapa fundacional como esta, hay conversaciones y decisiones que se disfrutan más cuando ocurren alrededor de una mesa que en una videollamada.
Por eso buscan a alguien que se sienta cómodo trabajando en remoto, pero que también vea valor en verse de vez en cuando con el equipo en persona.
Por supuesto, si resides cerca de la oficina y no te importa pasar algunos dias presenciales, mejor que mejor!
¿Con quién trabajarás?
Trabajarás muy cerca del equipo directivo de Inverence y de Alfred Giralt, quelleva años trabajando en cómo ayudar a organizaciones complejas a entender mejor sus sistemas y tomar decisiones mediante modelos matemáticos, análisis estructural y datos. Con llull busca trasladar ese conocimiento a una plataforma AI-native capaz de representar cómo funcionan las organizaciones y explorar escenarios de decisión.
También colaborarás con parte del actual de Inverence, formado por perfiles muy centrados en IA, datos y modelado de sistemas, incluyendo especialistas en data science, machine learning y análisis matemático aplicado.
Si quieres conocer mejor al equipo, puedes verlo aquí.
¿Qué piden?
Como nos dijo Alfred:
“No buscamos un ejecutor brillante de tareas definidas. Buscamos un constructor de sistemas AI-native.”
¿Qué significa esto?
Que no buscan a alguien que simplemente use herramientas de IA o implemente modelos dentro de un producto. Buscan a alguien capaz de diseñar los sistemas que permiten que la IA trabaje dentro del producto.
Alguien con mentalidad de builder, que piense en arquitectura, en especificaciones y en cómo construir plataformas donde agentes, modelos y datos generen capacidades reales.
- Has diseñado o construido sistemas donde la IA (LLMs o agentes) forma parte del core del sistema, no solo una funcionalidad adicional.
- Te sientes cómodo trabajando en entornos AI-native, utilizando herramientas de desarrollo asistido por IA como Claude Code, Codex o tooling equivalente como parte habitual de tu flujo de trabajo.
- Te atrae el paradigma spec-driven development: definir contexto, reglas y especificaciones antes de que el sistema genere capacidades o código.
- Tienes experiencia diseñando arquitecturas de software o plataformas complejas, donde se combinan datos, modelos analíticos y sistemas de software.
- Has trabajado con modelos de machine learning o redes neuronales y entiendes cómo integrarlos dentro de sistemas reales.
- Entiendes que en un entorno AI-native el código muchas veces es generado por agentes, y tu valor está en diseñar el sistema que lo produce, evaluarlo críticamente y gobernar su comportamiento cuando entra en producción.
- Te sientes cómodo trabajando en proyectos 0 → 1, donde la arquitectura todavía se está construyendo.
- Has construido o trabajado con sistemas multi-agent o arquitecturas basadas en agentes.
- Has diseñado mecanismos para evaluar, validar y observar outputs generados por modelos o agentes en producción.
- Has participado en la construcción de plataformas AI o ML desde cero dentro de un producto.
- Has trabajado en entornos donde el desarrollo se apoya fuertemente en generación de código asistida por IA.
Tecnologías
No stack
Buscan profesionales que tengan los conocimientos necesarios para desempeñar las funciones del puesto, independientemente de la tecnología utilizada.
Otras habilidades
Innegociable
Adaptabilidad al cambio
Capacidad de abstracción
Liderazgo
Estaría bien
Pensamiento creativo
Aprendizaje Continuo
Visión estratégica
Suma puntos
Proactividad
Idiomas
¿Qué ofrecen?
💰 Salario de hasta 100.000€ brutos anuales según tu experiencia en entornos IA-Native 🏖 22 días de vacaciones al año.
🌍 Posición remota dentro de España, con encuentros puntuales en Madrid cuando tenga sentido, o hibrida si lo prefieres y vives cerca de Madrid.
🧠 Impacto real en el producto. Participarás en la arquitectura fundacional de llull, una plataforma AI-native que se está construyendo desde cero.
🛠 Autonomía técnica. Un rol con mucho margen para tomar decisiones arquitectónicas y construir sistemas, no solo implementar tareas.
🚀Trabajarás en problemas complejos en la intersección entre IA, arquitectura de sistemas y modelado de decisiones, junto a un equipo muy especializado en datos e inteligencia artificial.
Beneficios
Café, fruta y snacks
Posibilidad de elegir equipo
What the FAQ?
Sí, aunque siempre y cuando tengas pasaporte de la Unión Europea para hacer más fácil el papeleo administrativo y tengas disponibilidad para reunirte en Madrid unos 2 o 3 días cada mes.
Serás la primera persona contratada para esta satartup, con lo qu el proceso no esta definido al 100%.
Lo que si está claro es que conocerás a Alfred y hablaréis largo y tendido.
Segurametne haya algún tipo de prueba técnica y entrarán a conocerte perfiles tanto téncicos como de la dirección.
Sin engañarte. Palabrita!
Sus oficinas están en Madrid, e idealmente les gustaría que pasaras algunos días a las semanas trabajando codo con codo con ellos. Aunque son conscientes que el perfil de AI-Native que buscan está poco implantado en el mercado y por ello no se cierran a buscar perfiles solo de Madrid. Todo es negociable!