Contratar desarrolladores de agentes: qué buscar y cómo probar
El puesto es nuevo; el conjunto de habilidades no. Quienes construyen agentes que aguantan producción son buenos ingenieros de siempre que han aprendido a trabajar con un componente rápido, capaz y ocasionalmente equivocado con seguridad.
Ese reencuadre facilita mucho la contratación. No buscas a alguien especialista en prompts. Buscas a alguien que pregunte por instinto qué pasa cuando la herramienta no devuelve nada, y que tenga una opinión sobre cómo sabríamos que el cambio mejoró las cosas.
Qué importa, por orden#
- Ingeniería de APIs e integraciones: la mayor parte del trabajo es hablar bien con tus sistemas.
- Instinto de pruebas: preguntan por la evaluación antes que por el modelo.
- Pensar en modos de fallo: resultados vacíos, permisos, timeouts, éxito parcial.
- Conciencia de seguridad: mínimo privilegio, inyección, auditoría, puertas.
- Conciencia de coste: explican adónde van los tokens sin consultarlo.
- Familiaridad con modelos: útil y aprendible en semanas.
- Conocimiento de frameworks: lo menos importante y lo más anunciado.
Un ejercicio de noventa minutos que funciona#
Da un briefing corto: un agente que responde preguntas de pedidos y puede emitir reembolsos por debajo de cincuenta euros. Pide la lista de herramientas con esquemas, las condiciones de parada, diez casos de evaluación y qué va tras una puerta humana. No buscas código. Buscas si definen `refund_order(order_id)` en vez de `update_order(order_id, fields)`, si incluyen un caso de rechazo y uno de resultado vacío, y si la puerta aparece sin que se la pidas.
Los buenos candidatos hacen preguntas sobre permisos y casos límite en los primeros cinco minutos. Es la señal más fiable del proceso.
Preguntas que separan experiencia de entusiasmo#
| Pregunta | Respuesta floja | Respuesta fuerte |
|---|---|---|
| ¿Cómo sabes si un cambio ayudó? | Lo probamos a mano | Un conjunto fijo, antes y después |
| ¿Qué haces si una herramienta no devuelve nada? | Reintentar | Un vacío explícito sobre el que el agente puede actuar |
| ¿Cómo frenas la inyección? | Decirle al modelo que la ignore | Mínimo privilegio, aislamiento, puertas |
| ¿Por qué era lento tu último agente? | El modelo era lento | Seis llamadas seriadas; paralelicé dos y recorté contexto |
| ¿Cómo eliges modelo? | El mejor | Por paso, medido en nuestros casos |
Agencia, autónomo o en casa#
Una agencia encaja en un primer proyecto con fecha: compras un equipo que ya cometió los errores típicos, y debes exigir la entrega del conjunto de evaluación y los esquemas. Un autónomo encaja para ampliar un sistema que tu equipo mantendrá. En casa es lo correcto cuando el agente pasa a formar parte del producto. El fallo común es una entrega de agencia sin traspaso, que deja un sistema que nadie puede cambiar dentro.
Señales de alarma en ambos lados#
- Propuesta sin línea de evaluación, o donde evaluar significa que los desarrolladores lo prueban.
- Seguridad sobre la precisión antes de ver tus datos.
- Recomendación de framework antes de escribir la lista de herramientas.
- Ninguna pregunta sobre permisos o sobre quién es el usuario final.
- Reticencia a entregar prompts, esquemas y casos de evaluación al final.
Preguntas frecuentes
¿Necesito un ingeniero de machine learning?
Normalmente no. El trabajo es ingeniería de sistemas contra una API de modelo. Trae experiencia de ML para ajuste fino, entrenamiento de clasificadores u optimización seria de recuperación.
¿De qué tamaño debe ser el equipo?
Dos ingenieros y una persona experta en el dominio a tiempo parcial cubren la mayoría de primeros proyectos. La experta no es opcional: aporta los casos de evaluación y define el resultado correcto.
¿Qué debe entregar una agencia?
Repositorio, prompts, esquemas, conjunto de evaluación con resultados, trazas del último mes, un panel de monitorización y una nota de fallos conocidos. Si falta algo, has comprado un sistema que no puedes cambiar con seguridad.
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