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Senior Python Cloud Engineer (Azure)

Key Facts

Remote From: 
Full time
Senior (5-10 years)
Spanish

Other Skills

  • Collaboration
  • Communication
  • Teamwork
  • Problem Solving

Roles & Responsibilities

  • Extensive experience with Retrieval-Augmented Generation (RAG), including embeddings, chunking, retrieval and generation, and evaluation of LLM-based systems.
  • Strong Python 3.11 skills with hands-on development of microservices using Flask and FastAPI, plus Docker containerization.
  • Practical experience with Azure cloud services (Azure Blob Storage, Azure OpenAI, Azure Cognitive Search, Azure Document Intelligence, Azure Container Apps, Azure Container Registry, Azure Functions, Azure Queue Storage, Azure Entra ID, Azure Application Insights, Azure CLI) and Azure DevOps workflows.
  • Solid background in distributed systems and microservices architecture, test/observability practices (Locust, LangFuse, Application Insights), and collaboration in cross-functional teams.

Requirements:

  • Develop and maintain Python microservices in Azure cloud environments with Docker-based containerization and production deployments.
  • Contribute to the design and evolution of an RAG-based system (chatbot with retrieval and generation) and implement APIs/backend services (Flask/FastAPI).
  • Integrate with Azure services for storage, search, and AI inference; develop indexing pipelines and document processing workflows.
  • Monitor, log, and continuously improve the system; collaborate on performance testing, model evaluation, and observability.

Job description

Ubicación: Remoto
Salario: 48.000 € brutos/año
Nivel de inglés: C1 (imprescindible)

Descripción del puesto

Buscamos un/a Senior Python Cloud Engineer con experiencia en entornos Azure para incorporarse a un proyecto internacional centrado en el desarrollo de un sistema basado en RAG (Retrieval-Augmented Generation).

El entorno está compuesto por una arquitectura de microservicios (≈8 servicios) que gestionan pipelines de procesamiento documental, búsqueda vectorial y generación de respuestas mediante modelos LLM.


Responsabilidades

  • Desarrollo y mantenimiento de microservicios en Python dentro de entornos Cloud Azure.

  • Participación en el diseño y evolución de un sistema basado en RAG (chatbot con recuperación + generación).

  • Implementación de APIs y servicios backend (Flask / FastAPI).

  • Integración con servicios Azure para almacenamiento, búsqueda e inferencia de IA.

  • Desarrollo de pipelines de indexación y procesamiento documental.

  • Contenerización de servicios con Docker y despliegue en entornos productivos.

  • Monitorización, logging y mejora continua del sistema.

  • Colaboración en pruebas de rendimiento, calidad de respuestas y evaluación de modelos.


Requisitos técnicos

Conceptos clave

  • Experiencia en RAG (Retrieval-Augmented Generation): embeddings, chunking, recuperación y generación.

  • Conocimiento de arquitectura de microservicios y sistemas distribuidos.

Python

  • Python 3.11 (requisito obligatorio)

  • Experiencia con:

    • Flask (backend y servicios)

    • FastAPI (servicios asíncronos)

    • Streamlit (interfaces internas)

  • Gestión de dependencias con Poetry y/o uv


Cloud (Azure)

Experiencia práctica con:

  • Azure Blob Storage (almacenamiento)

  • Azure AI Search / Cognitive Search (búsqueda vectorial)

  • Azure OpenAI (GPT-4, embeddings)

  • Azure Document Intelligence (OCR / procesamiento documental)

  • Azure Container Apps (hosting de microservicios)

  • Azure Container Registry (ACR)

  • Azure Functions (procesamiento serverless)

  • Azure Queue Storage (mensajería)

  • Azure Entra ID (autenticación y roles)

  • Azure Application Insights (monitorización)

  • Azure CLI (gestión y despliegues)


Contenedores & DevOps

  • Experiencia sólida con Docker (build, run, debug).

  • Desarrollo y despliegue de servicios Python containerizados.


Fuentes de datos & integración

  • Integración con:

    • SharePoint Online

    • Confluence

    • Web crawling (scraping estructurado y controlado)


IA / Machine Learning

  • Evaluación de sistemas RAG con:

    • RAGAs Framework

    • Técnicas de LLM-as-judge (GPT-4)

  • Pruebas de rendimiento con Locust


Observabilidad

  • LangFuse (trazabilidad de LLMs)

  • Azure Application Insights


Herramientas de desarrollo

  • VS Code (debug, configuración, tareas)

  • Azurite (emulación local de Azure Storage)

  • Azure Functions Core Tools

  • Git (modelo de ramas con PR a main)


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