AI Builder

Descripción del puesto

Misión del cargo:

Diseñar, rediseñar, construir, integrar y operar soluciones basadas en inteligencia artificial y automatización que transformen procesos end-to-end, mejoren productos digitales.

Responsabilidades principales:

Descubrimiento y priorización de casos de uso

• Identificar oportunidades donde IA o automatización generen impacto relevante en tiempo, costo, calidad, experiencia, riesgo o ingresos.
• Levantar la línea base del proceso y cuantificar el valor potencial antes de construir.
• Distinguir cuándo utilizar IA generativa, automatización tradicional, reglas, analítica u otra solución más simple.
• Contribuir al portafolio de IA con una recomendación clara de priorización, esfuerzo, riesgo y retorno.

Construcción de agentes y automatizaciones

• Diseñar y desarrollar agentes, copilots, asistentes, workflows y herramientas internas conectadas a APIs, bases de datos y sistemas autorizados.
• Implementar patrones de orquestación, RAG, function/tool calling, memoria, guardrails o procesamiento documental cuando el caso lo requiera.
• Construir soluciones modulares, mantenibles y observables, evitando dependencias personales o componentes sin owner.
• Documentar configuración, prompts, flujos, integraciones, supuestos, limitaciones y procedimientos de soporte.

IA aplicada al ciclo de desarrollo

• Automatizar documentación de código y arquitectura, generación y mantención de pruebas, revisión de PRs, análisis de deuda, debugging y clasificación de incidentes.
• Trabajar con el Líder de Ingeniería para incorporar estas capacidades dentro del flujo real de desarrollo y no como herramientas paralelas.
• Medir impacto en lead time, defectos, retrabajo, cobertura y productividad, asegurando validación humana.
• Apoyar la captura y distribución del conocimiento técnico, sin presentar la IA como sustituto de gobernanza, backups o formación del equipo.

Integración y productización

• Integrar soluciones IA con sistemas internos y externos mediante APIs, eventos, bases de datos y servicios autorizados.
• Preparar ambientes, configuración, logging, manejo de errores, monitoreo, control de versiones, pruebas y despliegue en coordinación con Ingeniería.
• Optimizar desempeño, latencia, costo por uso y confiabilidad antes y después de producción.
• Definir mecanismos de fallback, intervención humana y continuidad operacional para casos críticos.

Seguridad, datos y uso responsable

• Aplicar principios de mínimo privilegio, protección de secretos, privacidad y clasificación de información.
• Evitar el uso de datos o código sensible en herramientas no autorizadas y cumplir los estándares definidos por LEVEL y el grupo.
• Implementar evaluaciones de calidad, sesgo, alucinaciones, prompt injection, fuga de información y abuso según el riesgo del caso.
• Mantener trazabilidad de modelos, versiones, prompts, fuentes, decisiones y cambios relevantes.

Adopción y cambio operativo

• Trabajar con Product & Delivery y las áreas usuarias para insertar la solución en el proceso real, redefiniendo roles, controles y excepciones.
• Preparar materiales, capacitación y mecanismos de feedback que permitan una adopción efectiva.
• Monitorear uso y comportamiento de los usuarios, identificando fricciones y oportunidades de mejora.
• Evitar soluciones técnicamente correctas que no tengan owner, usuario, proceso o incentivo de adopción.

Reingeniería de procesos y automatización inteligente

• Levantar procesos end-to-end con las áreas usuarias, identificando actividades manuales, esperas, errores, reprocesos, traspasos, controles y dependencias de personas.
• Cuestionar el diseño actual antes de automatizar, eliminando pasos sin valor y evitando digitalizar ineficiencias existentes.
• Diseñar el proceso futuro y definir qué tareas ejecutan las personas, cuáles asumen agentes o automatizaciones y cuáles requieren aprobación o intervención humana.
• Construir agentes que no solo respondan consultas, sino que consulten información, ejecuten tareas, actualicen sistemas, coordinen trabajo y escalen excepciones dentro de límites autorizados.
• Instrumentar el proceso para medir tiempo de ciclo, horas manuales, errores, reprocesos, excepciones, autonomía del agente, satisfacción y valor generado.
• Asegurar que cada proceso transformado cuente con owner de negocio, reglas, controles, trazabilidad, plan de adopción y mecanismo de continuidad.

Experimentación y aprendizaje

• Mantener vigilancia activa sobre herramientas, modelos, frameworks y patrones emergentes relevantes para LEVEL.
• Realizar experimentos acotados con hipótesis, duración, costo máximo y decisión de salida definidos.
• Compartir aprendizajes, estándares y componentes reutilizables para que la capacidad no quede concentrada en el cargo.
• Proponer cuándo construir, comprar, adaptar o descartar soluciones según valor, riesgo y velocidad.

Requisitos

• Ingeniería Informática, Civil en Computación, Automatización, Ciencia de Datos, Ingeniería Industrial con especialización tecnológica o formación equivalente demostrable.
• Más de 2 años construyendo software, automatizaciones, integraciones o soluciones de datos; se valorará experiencia práctica con IA generativa en producción.
• Dominio práctico de Python y/o JavaScript/TypeScript, APIs REST, webhooks, bases de datos, control de versiones y despliegue de servicios.
• Experiencia con modelos y APIs de OpenAI, Claude, Azure AI, Vertex AI u otros; frameworks de agentes/orquestación y técnicas como RAG o tool calling.
• Conocimiento de automatización mediante n8n, Make, Power Automate, Zapier, Logic Apps o herramientas equivalentes, sin depender exclusivamente de low-code.
• Capacidad para construir prototipos y también productizarlos con testing, logging, monitoreo, seguridad y documentación.
• Comprensión de seguridad, privacidad, gestión de secretos y riesgos de soluciones IA.
• Capacidad para entender procesos y usuarios, trabajar con equipos multidisciplinarios y comunicar soluciones de manera simple.
• Experiencia levantando, modelando o rediseñando procesos y workflows, idealmente con BPMN, service blueprints, process mining o metodologías equivalentes.
• Capacidad para traducir procesos de negocio en reglas, estados, eventos, excepciones, integraciones y métricas implementables.

Beneficios