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!

SD Worx es un proveedor europeo líder de servicios de Payroll & HR con alcance global. Tenemos oficinas en Europa y Mauricio. ¿Nuestro objetivo? Damos vida a las soluciones para las personas y convertimos los RR. HH. en una fuente de valor para nuestros clientes y sus empleados.

Nuestras soluciones para las personas abarcan todo el ciclo de vida del empleado, desde el pago de salarios hasta la atracción, recompensa y desarrollo del talento. ¿Estás listo para unirte a nosotros?

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".
  
  ¿Qué tenemos que ofrecer?