Si te copa la IA y querés diseñar soluciones para casos de negocio reales, este puesto es para vos. Vas a poder aplicar y mejorar tus skills en prompting y arquitecturas de agentes, trabajando en un entorno de innovación.
Descripción del puesto
Responsabilidades Principales: Diseño y Optimización: Diseñar, estructurar y optimizar prompts para modelos LLM (GPT u otros). Construcción de Agentes: Desarrollar arquitecturas de agentes multi-subagentes orientados a casos reales de negocio. Testing y Mejora Continua: Iterar y mejorar outputs mediante testing (A/B, edge cases, etc.). Traducción de Requerimientos: Convertir necesidades de negocio (auditoría, impuestos, procesos) en lógica de prompts. Documentación: Documentar los prompts en formato productivo, gestionando manuales, versiones y control de cambios. Colaboración: Trabajar con equipos internos (auditoría, IT, innovación) y, en ocasiones, con clientes para garantizar soluciones efectivas. Gestión de Riesgos: Identificar y mitigar riesgos de AI, como prompt injection, inconsistencias y alucinaciones. Estandarización: Implementar y promover buenas prácticas y frameworks internos en prompting. Requisitos del Candidato: Educación: Estudiante avanzado de carreras afines a la posición. Experiencia Técnica: Experiencia trabajando con LLMs (ChatGPT, Claude, etc.). Dominio en técnicas de prompting, incluyendo Zero-shot, Few-shot, Chain-of-thought y Role prompting. Nociones de Python, APIs y automatización; comprensión básica de NLP y funcionamiento de modelos AI. Habilidades Personales: Pensamiento analítico y estructurado. Excelente redacción y capacidad de documentación. Orientación a resultados, iteración y mejora continua. Valor Diferencial: Experiencia en consultoría, auditoría o gestión de procesos. Habilidad en diseñar agentes complejos y multi-step workflows. Conocimiento de herramientas como LangChain, RAG, entre otras. Experiencia en la documentación de frameworks internos.