AI Platforms
Specialist.

Propósito del cargo

El AI Platforms Specialist será responsable de diseñar, conectar, configurar y mantener flujos de trabajo basados en inteligencia artificial, integrando herramientas como Codex, Claude Code, OpenAI API, Anthropic API, Gemini API, modelos multimodales, bases de datos, plataformas de automatización, CRMs, herramientas de análisis de datos y sistemas de reportería.

Su objetivo principal será transformar procesos manuales, datos dispersos y necesidades operativas en sistemas inteligentes, automatizados y medibles, capaces de analizar información, generar insights, producir reportes, alimentar dashboards y optimizar la operación de marketing, ventas, contenido, paid media, atención al cliente y gestión interna.

Este perfil debe ser capaz de tomar herramientas avanzadas de IA y convertirlas en soluciones reales para equipos de negocio.

Misión

Construir, integrar y operar plataformas de inteligencia artificial conectadas a datos, APIs y sistemas de reportería, permitiendo que la organización use IA no solo para crear contenido o código, sino también para analizar, automatizar, interpretar, visualizar y tomar mejores decisiones.

La misión del cargo es convertir la IA en una capa operativa transversal de la empresa: conectada a datos, integrada a plataformas, documentada, medible y útil para equipos comerciales, creativos, de marketing, tecnología y dirección.

El stack que vas a tocar

Responsabilidades principales

Integración de plataformas de IA

• Diseñar e implementar flujos de trabajo con Codex, Claude Code, OpenAI, Anthropic Claude, Gemini, Perplexity y modelos multimodales.
• Conectar modelos de IA con herramientas externas mediante APIs, webhooks, conectores, automatizaciones o scripts personalizados.
• Configurar entornos donde los modelos puedan procesar texto, documentos, tablas, métricas, bases de datos, campañas, reportes y conversaciones.
• Crear prototipos funcionales de agentes, asistentes, copilotos internos y flujos de análisis automatizado.
• Evaluar qué modelo o herramienta conviene usar según el caso (texto, datos tabulares, código, visión, extracción, reportes).
• Mantener control sobre costos, límites de uso, seguridad, tokens, contexto, latencia y precisión.

Uso de Codex, Claude Code y entornos asistidos

• Crear scripts, conectores, automatizaciones, pruebas, consultas, pipelines y prototipos con apoyo de IA.
• Construir soluciones de baja y mediana complejidad, validando técnicamente cada resultado.
• Acelerar desarrollo en Python, JavaScript, SQL, Apps Script, Node.js o PHP cuando sea necesario.
• Construir conectores con APIs REST, JSON, OAuth, claves API o servicios intermedios.
• Depurar errores, leer logs, interpretar respuestas de APIs y ajustar flujos técnicos.
• Documentar prompts, instrucciones del sistema, arquitectura del flujo y dependencias técnicas.

Análisis de datos con IA

• Conectar fuentes de datos: Google Sheets, Excel, CSV, bases SQL, APIs de marketing, CRMs y plataformas sociales.
• Limpiar, ordenar, clasificar, enriquecer e interpretar datos usando IA y lógica programática.
• Diseñar flujos para detectar tendencias, anomalías, oportunidades, problemas y caídas de performance.
• Generar conclusiones ejecutivas a partir de datos duros, manteniendo criterio analítico y validación numérica.
• Automatizar análisis recurrentes de campañas, ventas, leads, tráfico, contenido y SAC.
• Construir reportes inteligentes que expliquen qué significan los datos y qué acciones tomar.

Conexión con plataformas de reportería

• Integrar datos y análisis con Power BI, Looker Studio, Tableau, Metabase, Reportz.io u otras plataformas.
• Crear y mantener pipelines que alimenten dashboards desde múltiples fuentes.
• Preparar estructuras de datos limpias y consistentes para reportería.
• Automatizar generación de reportes semanales, mensuales o por campaña.
• Conectar insights generados por IA con reportes visuales para clientes y equipos internos.
• Asegurar consistencia entre fuente, interpretación de IA y visualización final.

Integración con APIs y sistemas externos

• Trabajar con APIs de Google Ads, Meta Ads, TikTok Ads, LinkedIn Ads, GA4, Search Console.
• Integrar HubSpot, Salesforce, Wiwo Boost u otros CRMs/marketing automation.
• Trabajar con Google Sheets, Airtable, Notion, ClickUp, Slack, WhatsApp Business API y Twilio.
• Leer documentación técnica, probar endpoints, manejar credenciales y mapear campos.

Automatización de procesos

• Reducir trabajo manual en reportes, análisis, actualización de datos y clasificación de información.
• Diseñar flujos con Make, Zapier, n8n, Apps Script, Python, Node.js o sistemas internos.
• Automatizar extracción, normalización, generación de insights, alertas y comparación entre planificación vs ejecución.

Gobierno, calidad y seguridad de datos

• Respetar buenas prácticas de seguridad, privacidad y control de acceso.
• Manejar de forma responsable claves API, tokens, credenciales y permisos.
• Documentar fuentes de datos, transformaciones, procesos y dependencias.
• Validar que los resultados generados por IA sean consistentes, auditables y no alucinados.
• Definir límites claros entre análisis automatizado y validación humana.

Competencias técnicas por nivel

Herramientas que vas a manejar

IA y desarrollo

Datos y reportería

Automatización y plataformas

Habilidades blandas

• Pensamiento lógico y sistémico.
• Alta capacidad de aprendizaje y autonomía técnica.
• Curiosidad por nuevas herramientas.
• Orden extremo y capacidad de documentación.
• Criterio analítico y precisión con datos sensibles.
• Capacidad para traducir necesidades de negocio en flujos técnicos.
• Comunicación clara con perfiles no técnicos.
• Mentalidad de mejora continua y tolerancia a la ambigüedad.

Perfil ideal

Buscamos una persona técnica, curiosa y resolutiva, que entiende que la inteligencia artificial no funciona aislada, sino conectada a datos, herramientas, procesos y objetivos de negocio.

No necesariamente debe ser un ingeniero senior, pero sí debe tener suficiente base técnica para trabajar con APIs, datos, automatizaciones y plataformas de reportería. Debe poder leer documentación, probar integraciones, construir scripts, usar IA para acelerar código y validar que todo funcione correctamente.

Debe tener mentalidad de constructor: alguien que puede tomar una necesidad como "queremos que el reporte semanal se genere solo con datos de Meta Ads, Google Ads y Google Sheets, y que además entregue conclusiones ejecutivas" y convertirla en un flujo funcional.

El candidato ideal no solo sabe usar IA. Sabe operacionalizar IA.

Experiencia y formación

• 1 a 3 años en automatización, datos, plataformas digitales, reportería, BI, growth ops, marketing technology o desarrollo asistido por IA.
• Experiencia trabajando con APIs, datos o dashboards.
• Experiencia usando IA para programación, análisis o automatización.
• Experiencia en agencia, startup, empresa tecnológica, marketing digital, e-commerce, CRM o BI será altamente valorada.
• Portafolio, casos, scripts, dashboards, automatizaciones o proyectos demostrables serán muy importantes.

Formación deseable: Ingeniería informática, ingeniería comercial con foco analítico, Data Analytics, BI, Marketing Technology, ciencia de datos, desarrollo de software o formación técnica equivalente. No es obligatorio título universitario si la persona demuestra capacidad técnica real.

Indicadores de éxito

• Cantidad de procesos automatizados.
• Reducción de horas manuales en reportería y análisis.
• Cantidad y estabilidad de integraciones funcionales.
• Precisión de los insights generados por IA.
• Cantidad de dashboards conectados y actualizados correctamente.
• Velocidad de generación de análisis.
• Adopción interna de las soluciones creadas.
• Documentación clara de flujos, prompts, APIs y procesos.
• Cumplimiento de plazos de implementación.

Evaluación práctica

En el proceso te pediremos un caso real: una base simple en Google Sheets con métricas de campañas (canal, inversión, impresiones, clicks, leads, CPL, ROAS, fecha) y deberás:

• Conectar o preparar la data para análisis.
• Crear un script, automatización o flujo que procese la información.
• Usar IA para generar un resumen ejecutivo con hallazgos.
• Detectar campañas con bajo rendimiento y proponer recomendaciones automáticas.
• Preparar la data para un dashboard en Looker Studio o Power BI.
• Explicar qué resolviste con código, qué con IA y cómo validaste los resultados.

Lo que evaluamos: criterio técnico, criterio analítico, uso real de IA, capacidad de integración y pensamiento de negocio.