Ingeniero de AI Azure Foundry

🏝️ Programas integrales de formación y desarrollo.

🏝️ Horario de trabajo flexible

🏝️ Seguro médico privado cubierto al 100% por SD Worx

🏝️ 25 días de vacaciones

🏝️ 18 horas para asuntos personales

🏝️ Horario de verano reducido: 36 horas en lugar de 40 por semana, durante 4 semanas (a elegir en julio o agosto)

🏝️ Opciones de retribución flexible de Edenred: vales de comida, vales de transporte, etc.

🏝️ Portátil y equipo proporcionados

🏝️ "Workation": posibilidad de trabajar desde cualquier ubicación de SD Worx (4 semanas al año, solo en la UE)

🏝️ Oportunidades de aprendizaje: bono de formación individual, un plan de desarrollo individual y formación profesional

🏝️ Crecimiento profesional: ya sea que quieras convertirte en un experto en tu campo o quieras ampliar tus conocimientos de forma más horizontal, ¡siempre hay espacio para crecer dentro de SD Worx!

La información sobre el rango salarial se compartirá con los candidatos durante la primera llamada con el equipo de "Talent Acquisition".

Sobre el puesto:

Estamos buscando un "AI / Azure Foundry Engineer" para acelerar la transición de nuestra organización hacia la automatización inteligente habilitada por IA. Utilizarás Azure AI Foundry, Python y herramientas avanzadas de IA para diseñar soluciones de automatización inteligente que eliminen el trabajo repetitivo y mejoren la eficiencia de los procesos para nuestros equipos internos, con especial enfoque en "Payroll" y "Products".

Más allá de la entrega de proyectos, ayudarás a definir la dirección de ingeniería, los patrones reutilizables y los estándares técnicos para toda la automatización impulsada por IA dentro del equipo de "Smart Automation".

• Diseñar, construir y desplegar soluciones de automatización inteligente aprovechando el ecosistema de Microsoft Azure, incluyendo Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Search, orquestación de modelos, búsqueda vectorial, pipelines de prompts seguros y marcos de evaluación.

• Desarrollar y mantener servicios de Python de grado de producción integrados con modelos de IA, flujos de trabajo de Azure AI Foundry, hubs de IA, conjuntos de datos, APIs y sistemas empresariales.

• Crear componentes de IA, marcos de trabajo y patrones de ingeniería reutilizables que puedan ser adoptados por múltiples equipos y funciones de negocio.

• Definir y promover las mejores prácticas para la ingeniería de prompts, la gobernanza de modelos, la evaluación de IA, la seguridad y el despliegue de IA responsable.

• Contribuir en las discusiones de arquitectura de IA, decisiones de diseño técnico, optimización del rendimiento y estándares de ingeniería en todo el equipo de "Smart Automation".

• Diseñar y entregar soluciones de automatización impulsadas por IA de extremo a extremo que aborden procesos de negocio repetitivos y de alto volumen en "Payroll", "Products" y otras funciones internas.

• Construir e implementar soluciones tales como:

  • Procesamiento inteligente de documentos y comprensión de documentos

  • Flujos de trabajo de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

  • Asistentes de IA y soluciones de automatización agéntica

  • Soluciones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y Automatización Aumentada por Recuperación (RAA)

  • Gestión del conocimiento y soluciones de búsqueda empresarial

• Desarrollar integraciones seguras entre servicios de IA y aplicaciones empresariales utilizando APIs, microservicios y automatización basada en Python.

• Construir y mantener pipelines para la ingesta de datos, transformación, generación de embeddings, indexación vectorial, recuperación, monitorización y evaluación.

• Colaborar estrechamente con los expertos (SMEs) de "Payroll", "Product" y de negocio para identificar oportunidades de automatización e impulsar resultados de negocio medibles.

• Traducir problemas de negocio en diseños de soluciones de IA escalables y requisitos técnicos.

• Comunicar claramente las capacidades, limitaciones, riesgos y el valor de la IA tanto a las partes interesadas técnicas como a las no técnicas.

• Colaborar con ingenieros de todo el equipo de "Smart Automation" para garantizar una arquitectura coherente, calidad de ingeniería y patrones de diseño reutilizables.

• Garantizar que todas las soluciones sigan las prácticas modernas de ingeniería, incluyendo control de versiones, pruebas, observabilidad, monitorización y desarrollo seguro de software.

• Participar en revisiones de incidentes y mejorar continuamente las arquitecturas de IA mediante las lecciones aprendidas.

• Promover las mejores prácticas para la evaluación de modelos, telemetría, trazabilidad, gestión de prompts e IA responsable.

• Mantenerse al día con las capacidades emergentes de Azure AI y la IA Generativa e identificar proactivamente oportunidades de adopción segura.

• Todo el código debe enviarse a través de ramas de características ("feature branches") con solicitudes de extracción ("pull requests") revisadas por pares.

• Las pruebas unitarias deben desarrollarse junto con el código y todas las soluciones deben incluir observabilidad y monitorización desde el primer día.

• Los secretos y credenciales deben almacenarse en Azure Key Vault y nunca en los repositorios de código fuente o en las variables de los pipelines.

• La comunicación de servicio a servicio en Azure debe utilizar "Managed Identity" y principios de "Zero Trust" siempre que sea posible.

• Todas las soluciones de IA deben implementar controles de "Content Safety", mecanismos de fundamentación ("grounding"), marcos de evaluación y salvaguardas de IA Responsable antes de su despliegue en entornos de "staging" o producción.

• Interactuar proactivamente con los expertos (SMEs) de "Payroll" y "Product" para validar los requisitos de negocio y los diseños de soluciones de IA antes de que comience el desarrollo.

• Comunicar las capacidades, limitaciones, riesgos y niveles de confianza de la IA de forma transparente, especialmente con las partes interesadas no técnicas.

• Compartir componentes reutilizables, aprendizajes técnicos y mejores prácticas en todo el equipo de "Smart Automation".

• Comunicar riesgos, dependencias y bloqueos de forma temprana para garantizar la entrega puntual y mantener los compromisos del "sprint".
  
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