El puesto de Ingeniero de Prompts y Agentes de IA tiene como objetivo diseñar, optimizar y coordinar estrategias avanzadas de interacción con modelos de lenguaje de gran escala y sistemas multiagente. La posición se orienta a garantizar soluciones empresariales eficientes, seguras y listas para producción, manteniendo altos estándares de calidad y cumplimiento normativo.

Responsabilidades:

• Desarrollar, refinar y optimizar las indicaciones para LLM como GPT-4, Gemini, Claude, Llama y Mistral en tareas de generación de texto, resumen, preguntas y respuestas, y generación de código.
  
• Diseñar e implementar estrategias de indicaciones para conversaciones de varios turnos, encadenamiento de indicaciones e instrucciones basadas en roles.
  
• Crear y coordinar grupos de agentes de IA para tareas colaborativas o competitivas mediante frameworks como Lang Chain, Crew AI o Auto Gen.
  
• Actualizar las indicaciones existentes conforme evolucionan las versiones y el conjunto de soluciones.
  
• Evaluar y mejorar la eficacia de las indicaciones y los flujos de trabajo de los agentes mediante pruebas iterativas, experimentación A/B y análisis de rendimiento.
  
• Colaborar con equipos multidisciplinarios compuestos por desarrolladores, científicos de datos y gerentes de producto para integrar la ingeniería de indicaciones y los flujos de agentes en soluciones empresariales.
  
• Garantizar el cumplimiento de las normas de privacidad, seguridad y regulación de datos, incluidas RGPD y NIS2, en todos los diseños de indicaciones y agentes.
  
• Documentar las estrategias de indicaciones, las arquitecturas de agentes y las mejores prácticas para la capacitación y difusión interna.
  
• Asegurar que las soluciones estén listas para producción, correctamente documentadas y monitorizadas, manteniendo la consistencia, entrega y calidad.
  

Requisitos:

• Experiencia mínima de 3 a 5 años en la implementación de soluciones de inteligencia artificial en entornos empresariales.
  
• Comprensión del funcionamiento, las capacidades y las limitaciones de los modelos de aprendizaje como GPT-4, Gemini, Claude, Llama y Mistral AI.
  
• Familiaridad con la arquitectura de modelos, la tokenización, las ventanas de contexto y el formato de las solicitudes.
  
• Habilidad para crear solicitudes efectivas para diversas tareas de generación de texto, resumen, preguntas y respuestas, generación de código, manipulación de imágenes y sonido.
  
• Conocimiento de técnicas para el encadenamiento de solicitudes, el aprendizaje con pocos o sin ejemplos y las conversaciones de múltiples turnos.
  
• Dominio de plantillas de solicitudes, instrucciones del sistema y solicitudes basadas en roles.
  
• Comprensión del concepto de agentes de IA como entidades autónomas que perciben, razonan y actúan para alcanzar objetivos.
  
• Experiencia en sistemas multiagente, orquestación de agentes y flujos de trabajo agentivos mediante frameworks como Lang Chain, Crew AI o Auto Gen.
  
• Capacidad para diseñar, generar solicitudes y coordinar grupos de agentes de IA para tareas colaborativas o competitivas.
  
• Conocimiento de la comunicación entre agentes, la delegación y la descomposición de tareas.
  
• Familiaridad con protocolos de adquisición de datos como MCP.
  
• Comprensión de los conceptos de Procesamiento del Lenguaje Natural, incluyendo detección de intenciones, reconocimiento de entidades, análisis de sentimientos y clasificación de texto.
  
• Conocimiento de sesgos, alucinaciones y consideraciones éticas en el contenido generado por IA.
  
• Dominio de Python y familiaridad con bibliotecas como Lang Chain, Hugging Face Transformers y la API de OpenAI.
  
• Capacidad para automatizar las pruebas, la evaluación y el despliegue de solicitudes.
  
• Experiencia en métodos de evaluación de eficacia de las solicitudes, incluyendo precisión, relevancia y coherencia.
  
• Conocimiento de técnicas de refinamiento, pruebas iterativas y experimentación A/B.
  
• Experiencia con plataformas como OpenAI, Azure OpenAI, Google Vertex AI, AWS Bedrock y Hugging Face.
  
• Familiaridad con el despliegue de modelos, la integración de API y la orquestación de flujos de trabajo.
  
• Conocimiento de las normativas de protección de datos, incluyendo RGPD y NIS2, y de las prácticas responsables de IA.
  
• Comprensión de los riesgos asociados a datos sensibles en las solicitudes y los resultados.