Se busca un ingeniero de IA apasionado por la ingeniería de avisos, con dominio de Python en entornos de producción. La persona seleccionada mantendrá un estrecho ciclo de retroalimentación con los clientes, convertirá conversaciones reales en mejores avisos y conjuntos de datos de evaluación, e implementará cambios que mejoren significativamente los resultados de los agentes. Este puesto es altamente práctico y requiere trabajar directamente con comentarios de clientes.

Responsabilidades:

• Diseñar e iterar indicaciones (del sistema, de llamadas a herramientas o funciones, de tareas) para mejorar el éxito, la confiabilidad y el tono del agente de IA de voz.
  
• Crear copilotos que permitan a los clientes elaborar sus propios mensajes: asistentes con metamensajes que sugieren estructuras, detectan riesgos, completan automáticamente esquemas de herramientas, critican borradores y generan casos de evaluación.
  
• Trabajar directamente con comentarios de clientes y registros de conversaciones para identificar modos de falla, traduciéndolos en cambios rápidos, medidas de seguridad y mejoras de datos.
  
• Construir conjuntos de datos de evaluación (etiquetas de éxito, rúbricas, casos extremos, regresiones) y ejecutar evaluaciones en línea y fuera de línea (pruebas A/B) para cuantificar el impacto.
  
• Desarrollar utilidades y servicios en Python para control de versiones rápido, configuración como código, implementación y reversión, así como protecciones (políticas, rechazos, redacción).
  
• Colaborar con gerentes de producto y éxito de cliente en la definición de métricas de éxito (finalización de tareas, precisión en el primer paso, costo, latencia) e instrumentar paneles de control y alertas.
  
• Trabajar en integración de LLM: esquemas de funciones y herramientas, análisis y validación de salida (pydantic), indicaciones conscientes de la recuperación y estrategias de respaldo.
  
• Garantizar la privacidad y el cumplimiento (manejo de PII, anonimización, límites de datos regionales) en conjuntos de datos y registros.
  
• Compartir aprendizajes a través de documentos concisos, manuales y demostraciones internas.
  

Requisitos:

• Python: más de 3 años escribiendo código de producción limpio y probado (mecanografía, PyTest, creación de perfiles), experiencia en la creación de pequeños servicios o API (preferiblemente FastAPI).
  
• Ingeniería de indicaciones: experiencia práctica en el diseño de indicaciones de sistemas y herramientas, metaindicadores, calificadores de rúbricas y ajuste iterativo de indicaciones basado en datos reales de usuarios.
  
• Integración LLM: familiaridad con las principales API (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral), llamada de funciones y herramientas, transmisión y manejo robusto de salida.
  
• Mentalidad de evaluación: capacidad para definir el éxito medible, crear conjuntos de datos etiquetados y ejecutar experimentos metódicos y pruebas A/B.
  
• Sentido del producto: capacidad de comunicarse cómodamente con los clientes y transformar comentarios cualitativos en mejoras concretas.
  
• Higiene de datos: experiencia práctica en limpieza, etiquetado y equilibrio de conjuntos de datos; conocimiento de las restricciones de privacidad y PII.
  

Deseable:

• Experiencia en creación de interfaces o SDK de autoría rápida, así como herramientas internas para control y versiones rápidas.
  
• Conocimiento de marcos y herramientas de agentes: DSpy, MCP, LangGraph, LlamaIndex, Rasa; experiencia con esquemas de agente y herramienta, además de orquestación.
  
• Manejo de herramientas de observación y evaluación: Langfuse, LangSmith, Braintrust; experiencia en creación de arneses de evaluación y paneles de experimentación.
  
• Conocimiento de tiendas RAG y vectores: Qdrant, Weaviate, Pinecone, y avisos que detectan la recuperación.
  
• Experiencia en flujos de trabajo de experimentación: pruebas A/B, comparación y creación de versiones rápidas.
  
• Habilidades en infraestructura y análisis: análisis ligero de registros y SQL, métricas y seguimiento, paneles de control simples en Grafana u OTel.
  
• Experiencia escribiendo publicaciones de blogs técnicos o impartiendo charlas sobre técnicas LLM aplicadas.