42labs
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Prompt Engineer
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Requisitos
Queremos sumar a una persona con criterio técnico, comunicación clara y mentalidad de mejora continua. En 42Labs nos importa tanto el resultado como la forma de construirlo: transparencia, colaboración y aprendizaje constante.- Experiencia diseñando prompts para tareas con modelos de lenguaje (LLMs): chat, extracción estructurada, clasificación, resumen, generación asistida y/o automatización.
- Conocimiento práctico de estrategias de prompting: few-shot, instrucciones por rol, delimitadores/context windows, control de formato (JSON/Markdown), y manejo de ambigüedad.
- Capacidad para evaluar calidad: definir criterios, analizar fallas, proponer iteraciones y comparar resultados con métricas o pruebas.
- Buenas bases en procesamiento de lenguaje: comprensión de contexto, estructura de salida, límites del modelo y cómo reducir errores típicos.
- Experiencia colaborando con equipos multidisciplinarios (Producto/Ingeniería/Data) y traduciendo requerimientos a especificaciones accionables.
- Conocimiento de prácticas de seguridad y alineamiento (p. ej., mitigación de respuestas inseguras, manejo de datos sensibles, buenas prácticas de redacción de políticas).
Projects
En *42Labs* no solo desarrollamos tecnología: construimos soluciones donde lo técnico y lo humano van de la mano. Trabajamos con clientes de distintos sectores —como financiero, logística y educación— y nos enfocamos en crear productos que transforman negocios. Como parte de nuestros equipos, el foco del área de IA es convertir casos de uso reales en experiencias de alto impacto: diseñar flujos conversacionales, guiar modelos con prompts robustos y asegurar que las salidas sean útiles, consistentes y alineadas a negocio. Aquí aprenderás, colaborarás y celebrarás avances mientras aplicas IA aplicada para resolver problemas concretos y medibles.Responsabilidades
Buscamos un/a Prompt Engineer para potenciar el rendimiento de nuestras soluciones basadas en IA y mejorar la calidad de las salidas en contextos reales de negocio. Nuestro objetivo es que los modelos generen resultados consistentes, seguros y alineados a requerimientos del cliente.- Diseñar, escribir y versionar prompts y estrategias de prompting (chain-of-thought no visible, few-shot, context management, tool use) según el caso de uso.
- Construir y mantener plantillas de prompts reutilizables para diferentes flujos (chat, clasificación, extracción, resumen, recomendación y automatización).
- Definir criterios de calidad: exactitud, completitud, fidelidad al contexto, robustez ante variaciones y mitigación de alucinaciones.
- Proponer y ejecutar experimentos (A/B, variantes de prompts, ajustes de temperatura/top-p, longitud de contexto) para mejorar métricas.
- Colaborar con Ingeniería, Data/ML y Producto para traducir necesidades de negocio a requerimientos de IA.
- Integrar prompts con componentes de recuperación (RAG) y/o herramientas internas cuando aplique.
- Crear documentación clara de decisiones técnicas y buenas prácticas para que el equipo escale el conocimiento.
- Participar en revisiones de calidad y aportar recomendaciones de seguridad y cumplimiento en flujos con IA.
Beneficios
- Salud y protección integral: seguros complementarios de salud, dental, de vida y catastrófico 100% financiados por nosotros (con opción de extender a tu familia), además de integración a Caja Los Andes y ACHS.
- Apoyos para tu estilo de vida: bonos mensuales para tu conexión a internet y tus plataformas de ocio favoritas, además de aguinaldos en Fiestas Patrias y Navidad.
- Tiempo y flexibilidad: Flexi Days y Party Time (tardes libres), celebración de cumpleaños con una tarde libre y tiempo extra para hitos como matrimonio, nacimiento de hijos o exámenes de título.
- Crecimiento y comunidad: Academia 42Labs, planes de desarrollo personalizados y acceso a Udemy Business; conectividad en Discord y encuentros presenciales en PartyTwoLabs.
- Trabajamos en un entorno híbrido que confía en tu autonomía.
Deseable
- Experiencia trabajando con RAG (recuperación + generación), curación de contexto y evaluación de groundedness.
- Conocimiento de frameworks de evaluación y automatización (por ejemplo, pipelines con datasets de prueba, suites de regresión, métricas de calidad).
- Familiaridad con herramientas de orquestación (p. ej., agentes, tool calling) y diseño de flujos que combinan LLM + componentes externos.
- Interés por la optimización continua: gobernanza de prompts, versionado, monitoreo de calidad y reducción de costos
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