Prácticas de Automatización con IA, Grafo de Conocimiento

• Mentalidad de constructor. Eres una persona motivada, asumes la responsabilidad y prefieres entregar un prototipo funcional antes que escribir un plan extenso. Aportas energía y una orientación a la acción.

• Habilidades de desarrollo de software. Escribes código Python (o un lenguaje similar) limpio y bien estructurado, y te sientes cómodo trabajando con APIs y datos.

• Experiencia práctica con flujos de trabajo agénticos. Estás construyendo activamente con LLMs, agentes y uso de herramientas, ya sea mediante frameworks, el Model Context Protocol (MCP) o tu propio código de orquestación. Cuéntanos qué has construido.

• Productividad asistida por IA. Utilizas LLMs y herramientas de codificación con IA como parte diaria de tu trabajo, y comprendes tanto sus fortalezas como sus modos de fallo.

• Preocupación por la calidad de los datos. Entiendes que una automatización solo es útil si se puede confiar en su resultado, y piensas de forma natural en la validación y los casos límite.

• Comunicación clara. Puedes explicar qué has construido, por qué y qué tan bien funciona, en inglés.

• Experiencia con grafos de conocimiento, resolución de entidades o vinculación de registros (record linkage)

• Familiaridad con la automatización de investigación web, scraping o generación aumentada por recuperación (RAG)

• Interés en los mercados financieros o en los datos de empresas
  

Te encargarás de uno o más proyectos de automatización, desde el prototipo hasta la herramienta operativa, con el apoyo de un mentor técnico dedicado.

• Diseñarás y construirás el agente, eligiendo las fuentes, herramientas y estrategias de prompting que ofrezcan los resultados más fiables.

• Medirás su eficacia ejecutándolo contra un conjunto de evaluación preparado con el equipo, realizando un seguimiento de la precisión e iterando para mejorarlo.

• Producirás resultados claros y revisables para que el equipo pueda aprobar, rechazar o ajustar rápidamente cada cambio propuesto.

• Documentarás tu trabajo para que el equipo pueda seguir ejecutándolo y ampliándolo después de tus prácticas.