Buscamos un perfil Senior Arquitecto de Azure con al menos 10 años de experiencia que tendrá entre sus responsabilidades:

- Migración y Seguridad de Microsoft 365 — Migraciones de SharePoint Server a SharePoint Online (SP–SPO) y de Google Workspace a Microsoft 365 (GPC–MS). Se valorará especialmente experiencia demostrada en proyectos de migración.
- Dynamics 365 Customer Engagement — Sustitución de Salesforce (SF Takeout), soluciones de Contact Center as a Service (CCaaS) y despliegues estándar de CE (Sales, Customer Service y Field Service).
- Extensibilidad de Copilot (M365 y D365) — Agentes de Copilot y Copilot Studio, orquestación multiagente (A2A), Microsoft Agent Framework y gobierno, experiencia profunda en Work IQ (datos, memoria e inferencia) y APIs, así como fundamentación de datos empresariales mediante Microsoft Graph, Dynamics 365 y conectores.
- Azure Fabric y Azure AI Foundry — Gestión unificada de datos basada en OneLake, arquitecturas Lakehouse para analítica e IA, uso del catálogo de modelos para descubrimiento y ajuste fino (fine-tuning), desarrollo de agentes empresariales y orquestación multiagente mediante Foundry Agent Service, así como fundamentación de datos y soluciones RAG utilizando OneLake y Azure AI Search.

Integrarse con los grupos de interés del cliente para comprender los flujos de trabajo del negocio, sus restricciones y métricas de éxito;
traducir necesidades ambiguas en requisitos claros, hipótesis de solución y entregables de sprint para escenarios de IA generativa (GenAI) y agentes inteligentes.

Diseñar e implementar soluciones de IA generativa y agentes inteligentes sobre plataformas Microsoft (por ejemplo, Dynamics 365, Microsoft 365 Copilot, Power Platform y Azure), incluyendo integraciones, APIs y automatizaciones que aceleren la adopción y generen resultados medibles.

Prototipar rápidamente y evolucionar hacia producción: construir pruebas de concepto (POCs) para flujos de trabajo basados en agentes (tareas de múltiples pasos, uso de herramientas y orquestación), validarlas con los usuarios y transformarlas en implementaciones listas para producción mediante pruebas, monitorización y patrones de despliegue seguros.

Liderar la entrega de extremo a extremo, desde la arquitectura hasta la implementación: definir especificaciones de desarrollo y pruebas, crear mecanismos de evaluación y controles de calidad para los resultados de GenAI,



y elaborar guías operativas y procedimientos (runbooks) que garanticen fiabilidad, seguridad y mantenibilidad.

Identificar y mitigar riesgos de negocio y técnicos específicos de sistemas de IA (acceso a datos, inyección de prompts, alucinaciones, privacidad, cumplimiento normativo, latencia y costes);
proponer salvaguardas ycomportamientos alternativos para los flujos basados en agentes.

Dar soporte al despliegue y estabilización en producción: resolver problemas de integración y comportamiento de modelos en entornos reales, iterar con rapidez y asegurar una puesta en marcha exitosa mediante una gestión clara, monitorización y procedimientos de respuesta ante incidencias.

Equilibrar la configuración estándar de la plataforma con la extensibilidad para maximizar la velocidad de implementación y la mantenibilidad. Co-desarrollar con los equipos del cliente para garantizar la transferencia de conocimiento, la documentación y la reutilización de patrones.

Liderar los planes de entrega durante todo el ciclo de vida —descubrimiento, construcción, evaluación, despliegue y operaciones— teniendo en cuenta dependencias relacionadas con datos, seguridad y sistemas empresariales.

Construir flujos de trabajo basados en agentes que invoquen herramientas y APIs de forma segura (patrones de llamada a funciones), incorporando controles, validación y trazabilidad.

Implementar estrategias de evaluación (offline y online) para medir la calidad de las respuestas, su fundamentación en datos, seguridad e impacto de negocio.

Crear y mantener activos reutilizables (plantillas, arquitecturas de referencia y aceleradores) y compartir ciclos de retroalimentación con equipos internos.

Titulación universitaria en Informática, Ingeniería o disciplina relacionada, y experiencia demostrable en la entrega de soluciones software en producción (o experiencia equivalente).

Más de 10 años de experiencia implementando soluciones empresariales a gran escala sobre plataformas Microsoft (Dynamics 365, Microsoft 365 Copilot, Power Platform y Azure),



incluyendo integración, seguridad y despliegue en entornos de clientes.

Experiencia demostrada en la entrega práctica de soluciones de nivel productivo a lo largo de todo el ciclo de vida del proyecto, incluyendo gestión de requisitos ambiguos, desarrollo, despliegue y estabilización posterior a la puesta en marcha.

Experiencia contrastada en la implementación de soluciones con Dynamics 365 CE y Power Platform, soluciones basadas en Microsoft 365 Copilot y flujos de trabajo potenciados por IA (recomendaciones, resúmenes, enrutamiento de casos, asistencia para centros de contacto y copilotos para ventas o servicio), utilizando prácticas de ingeniería de nivel empresarial.

Experiencia en la construcción o ampliación de soluciones que incorporen Copilots, flujos de trabajo asistidos por IA o automatización inteligente;
se considera una ventaja significativa.

Certificaciones y/o experiencia en soluciones Azure, Dynamics 365, Microsoft 365 Copilot y Power Platform;
experiencia con servicios Azure AI y patrones de solución GenAI será altamente valorada.

Experiencia en metodologías ágiles, DevOps, CI/CD y preparación operativa (observabilidad y gestión de incidencias), especialmente en sistemas de IA.

Se valorará experiencia en desarrollo de soluciones Azure, soluciones para Contact Center, Copilot Studio y creación de experiencias GenAI y agentes inteligentes (orquestación de herramientas, fundamentación mediante recuperación de información, ciclos de evaluación/calidad y mecanismos de seguridad).

Excelentes habilidades de comunicación para explicar comportamientos de IA, riesgos y compromisos técnicos a interlocutores tanto técnicos como de negocio, impulsando la alineación desde escenarios ambiguos hasta la ejecución.

Presencia sólida como ingeniero orientado al cliente: capacidad para colaborar estrechamente, desarrollar conjuntamente con equipos del cliente y transferir conocimiento para garantizar la sostenibilidad a largo plazo.

Capacidad para identificar y mitigar riesgos de forma proactiva, incluyendo modos de fallo específicos de IA (falta de fundamentación, salidas inseguras, fugas de datos) y limitaciones empresariales (seguridad, privacidad y cumplimiento normativo).

Información adicional

- Certificaciones de producto a cargo de la compañía. (mínimo 2 al año)

#J-18808-Ljbffr

📌 Azure Senior Architect (Madrid)
🏢 Empresa Confidencial
📍 Madrid