AI Automation EngineerSobre Monkinet
Gestionamos la infraestructura tecnológica de cientos de empresas y estamos construyendo nuestra propia capa de tecnología y automatización para transformar la forma en la que opera un MSP.
Nuestra tesis es sencilla: gran parte del trabajo que hoy requiere intervención manual en un proveedor de servicios IT puede ser automatizado, asistido o directamente ejecutado por agentes de IA.
El reto
Buscamos un/a AI Automation Engineer que convierta procesos reales de nuestra operación en sistemas automatizados que funcionen en producción.
Tickets. Altas y bajas de empleados. Onboarding. Licencias. Mantenimiento. Provisioning. Incidencias. Soporte. Escalados.
Tu trabajo será coger estos procesos, entender cómo funcionan hoy y rediseñarlos desde cero:
¿Qué debería hacer el software?
¿Qué debería ejecutar un agente de IA?
¿Qué podemos automatizar completamente?
¿Y en qué momento debe intervenir una persona?
No buscamos un perfil de investigación ni alguien que simplemente conecte herramientas o construya demos con un LLM.
Buscamos a alguien capaz de diseñar, construir y desplegar automatizaciones que gestionen operaciones IT reales.
Lo que construyas llegará a producción. Nuestros técnicos trabajarán sobre ello. Nuestros clientes dependerán de ello.
Si funciona, podemos automatizar miles de tareas.
Si falla, lo sabremos al día siguiente.
Qué harás
- Analizar workflows reales de nuestros MSPs y detectar qué procesos pueden automatizarse, simplificarse o eliminarse.
- Diseñar automatizaciones end-to-end, desde la entrada de un ticket hasta la ejecución y validación de una acción.
- Construir e integrar workflows sobre nuestro stack
- Diseñar y desplegar agentes de IA capaces de ejecutar tareas operativas reales.
- Definir guardrails y criterios claros sobre cuándo un agente puede actuar de forma autónoma y cuándo debe escalar a una persona.
- Integrar LLMs con sistemas, APIs, documentación y fuentes de conocimiento internas.
- Diseñar mecanismos de evaluación, observabilidad y control para saber si las automatizaciones funcionan realmente.
- Trabajar sobre problemas como outputs no deterministas, excepciones, edge cases, fallbacks y recuperación ante errores.
- Medir el impacto de cada automatización en tiempo de resolución, coste operativo, fiabilidad y experiencia del cliente.
- Iterar directamente con nuestros equipos técnicos y operaciones de Microservei y Olinet, que serán tus primeros clientes internos.
- Convertir soluciones específicas en sistemas reutilizables que podamos desplegar progresivamente en toda nuestra operación.
Lo que buscamos
Buscamos un perfil que combine software, automatización, IA y mentalidad de operador.
Alguien que haya construido cosas que tenían que funcionar de verdad.
Idealmente:
- Has automatizado operaciones reales, no únicamente proyectos experimentales.
- Sabes construir un workflow completo: desde que entra una petición hasta que el sistema ejecuta una acción, comprueba el resultado y gestiona posibles errores.
- Tienes buen manejo de APIs, webhooks, scripting y sistemas de integración.
- Trabajas con Python y/o PowerShell.
- Has utilizado plataformas de automatización como Rewst, n8n, Make o equivalentes.
- Tienes experiencia aplicada trabajando con LLMs vía API, tool calling, RAG, prompting y agentes.
- Entiendes que integrar un LLM es la parte fácil; conseguir que el sistema sea fiable, observable y seguro en producción es la parte difícil.
- Sabes evaluar resultados y diseñar sistemas alrededor de la naturaleza probabilística de los modelos.
- Te preocupan los edge cases, los fallbacks y qué ocurre cuando algo falla.
- Tienes mentalidad de producto y de operador: el objetivo no es utilizar IA, sino conseguir que el servicio funcione mejor.
Valoraremos especialmente que hayas trabajado anteriormente dentro de un MSP, Help Desk, soporte IT, sistemas o infraestructura, y que posteriormente hayas evolucionado hacia automatización o software.