En HeyDiga construimos agentes de IA conversacional que atienden el teléfono y el WhatsApp de negocios de servicios en España, Italia y Francia. Nuestro producto se llama SONIA y no lo vendemos como software: es una empleada virtual que coge las llamadas, gestiona las citas, resuelve dudas y no deja ninguna llamada sin responder. Trabajamos con peluquerías, centros de estética, talleres mecánicos, restaurantes y clínicas.
Cada día SONIA mantiene miles de conversaciones reales con clientes reales. Detrás de cada llamada hay un pipeline completo de machine learning: reconocimiento de voz (ASR), un LLM que razona y decide, y síntesis de voz (TTS). Esta posición existe porque queremos medir, entender y mejorar sistemáticamente cómo se comporta ese pipeline en producción.
El rol
Trabajarás dentro del equipo de ML en la evaluación de un sistema de voz conversacional en producción. No es un rol de escuchar llamadas al azar: es convertir el comportamiento real del agente en datos, métricas y mejoras medibles del modelo.
En concreto:
Análisis de errores del pipeline de voz.
Nuestros sistemas marcan automáticamente las llamadas con incidencias: conversaciones caídas, citas que no se registran, transferencias fallidas, respuestas fuera de contexto. Tu trabajo es diagnosticar en qué capa falló (ASR, razonamiento del LLM, gestión de herramientas, TTS) y documentarlo de forma que el error sea reproducible y accionable.
Construcción de datasets de evaluación.
Anotarás y clasificarás conversaciones reales para crear conjuntos de evaluación (goldens) que usamos para medir regresiones cada vez que cambiamos un prompt, un modelo o una voz. La calidad de estos datasets determina la calidad de todo lo demás.
Métricas de calidad conversacional.
Ayudarás a definir y calcular métricas: tasa de éxito de tarea (¿se registró la cita?), WER en nombres propios y entidades críticas, latencia percibida, interrupciones, tasa de transferencia a humano. Trabajarás con nuestr
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