Resumen: El Analista de Soluciones Técnicas lidera la incorporación de clientes configurando flujos de trabajo de IA, analizando datos para optimizar el rendimiento e iterando en las soluciones para mejorar la experiencia del usuario y la precisión del sistema. Puntos destacados: 1. Liderar la incorporación técnica de clientes y la implementación de soluciones 2. Analizar datos para identificar patrones y optimizar los flujos de trabajo de IA 3. Mejorar continuamente las soluciones basándose en el rendimiento y la retroalimentación de los usuarios Eres la persona que se siente curiosa cuando dos sistemas cuentan historias diferentes. Te gusta profundizar en los datos, detectar el patrón que todos los demás pasaron por alto y averiguar qué cambiar. Y hay un momento que te gusta aún más que resolver el rompecabezas: ver a alguien usar lo que construiste y decir: “Eso acaba de hacer mi día más fácil.” Como Analista de Soluciones Técnicas, liderarás el aspecto técnico de la incorporación de nuevos clientes. Aprenderás cómo trabajan sus equipos, configurarás flujos de trabajo de IA en torno a sus necesidades y los probarás juntos antes del lanzamiento. Una vez que estén en vivo, usarás datos reales de clientes para ver qué está funcionando, detectar dónde la gente aún se atasca y hacer que la siguiente versión sea mejor. Lo que harás: • Liderar el aspecto técnico de la incorporación. Reunirse con nuevos clientes para entender cómo trabajan hoy, acordar cómo se ve un lanzamiento exitoso y construir un plan de despliegue en torno a sus sistemas y prioridades. • Construir y lanzar la solución. Usar la consola de administración de la plataforma para configurar flujos de trabajo, integraciones, valores predeterminados de campos y reglas de negocio. Probar con ejemplos reales de clientes y guiar a los usuarios a través de la configuración. Cuando surja un problema en una llamada en vivo, investigarlo con el cliente y proponer un siguiente paso. • Hacer que los datos desordenados sean utilizables. Conocer conjuntos de datos no familiares. Perfilizar lo que falta, lo que está duplicado y lo que parece ser lo mismo bajo tres nombres diferentes. Mapear campos entre sistemas y normalizar formatos, IDs y unidades para que los registros puedan trabajar juntos. • Encontrar el patrón detrás de los fallos. Desglosar resultados por fuente, formato de archivo o tipo de registro. ¿La precisión está disminuyendo en general, o un grupo está arrastrando el promedio? Seguir a los valores atípicos y buscar los pocos cambios que ayudarían más. • Realizar experimentos y verificar tu trabajo. Construir un conjunto de ejemplos con respuestas conocidas. Probar un cambio en una regla de coincidencia, un prompt o una configuración, y luego comparar los resultados con tu línea base. Verificar si capturaste más coincidencias válidas y si introdujiste nuevas coincidencias falsas en el proceso. • Seguir los datos cuando algo se rompe. Leer registros, inspeccionar cargas JSON y rastrear solicitudes y respuestas de API desde los sistemas ERP de los clientes. Determinar si el problema comenzó en los datos de origen, la integración, la plataforma o el propio ERP. Dar a ingeniería un informe de error claro con pasos para reproducirlo. • Hacer que cada despliegue sea mejor que el anterior. Observar cómo rinde la solución después del lanzamiento. Convertir los problemas recurrentes en configuraciones reutilizables, mejores comprobaciones de validación o especificaciones claras de funciones para ingeniería. Probar las correcciones antes del lanzamiento usando los casos que expusieron el problema. Lo que aportarás: • Un título en un campo técnico. Ciencias de la computación, sistemas de información, ingeniería, ciencia de datos o una disciplina técnica relacionada. • Experiencia en una empresa de software. Has trabajado en un producto de software en un rol técnico, como implementación, soluciones, soporte técnico u operaciones de producto. • Te gusta trabajar con clientes. Haces buenas preguntas, traduces lo que escuchas en un plan técnico y puedes guiar a los usuarios a través de un nuevo flujo de trabajo con confianza. • Te gusta explorar datos. Has limpiado, unido o mapeado conjuntos de datos antes. Cuando algo destaca, puedes explicar lo que encontraste, cómo lo verificaste y qué probarías a continuación. • Entiendes cómo encajan los sistemas técnicos. Te sientes cómodo trabajando con APIs, datos estructurados, registros y configuraciones de aplicaciones. Puedes seguir un registro a través de varios sistemas y averiguar dónde cambió. • Entiendes los modelos de IA y te gusta analizar cómo rinden. Has trabajado con modelos de lenguaje de gran escala y entiendes cómo la calidad, la estructura y el contexto de los datos afectan sus salidas. Puedes estructurar prompts, usar conjuntos de datos representativos para detectar patrones en los errores y medir si tus cambios mejoran los resultados. • Explicas tu razonamiento con claridad. Puedes mostrar a un cliente qué sucedió en lenguaje sencillo y darle a un ingeniero suficiente detalle para reproducirlo. También puedes mantener varias investigaciones en movimiento y dejar claro lo que has aprendido y qué sigue. Herramientas que usarás: Usarás la consola de administración de la plataforma para la configuración de clientes, Jira para informes de errores, Asana para tareas de despliegue, y Slack y Email para mantener el contacto. SQL básico para explorar conjuntos de datos y JavaScript para lógica de campos personalizada son útiles. El conocimiento de los flujos de trabajo de pedidos, desde cotizaciones y órdenes de venta hasta el envío y el flete, es útil. Cómo se ve el éxito: Los clientes saben qué está sucediendo en cada paso y se sienten cómodos usando los flujos de trabajo que ayudaste a lanzar. Puedes mostrar dónde mejoró la precisión o dónde la gente gasta menos tiempo corrigiendo excepciones. Cuando el siguiente cliente tiene una configuración similar, el equipo puede construir sobre lo que aprendiste.
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