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).

El rol

Buscamos a alguien recién egresado (o en último año) de Business, Economía, Ingeniería, Matemáticas o carreras afines en Ciencias, con formación cuantitativa o analítica sólida, idealmente en universidades o programas internacionales de prestigio. No hace falta experiencia previa en IA ni en anotación de datos: sí un perfil analítico, rigor y curiosidad genuina por entender cómo se mide y mejora un producto de IA que opera en producción real, a escala, con impacto directo en negocio.

ATENCIÓN: Se trata de una beca remunerada.

Trabajarás dentro del equipo de producto e IA, traduciendo el comportamiento real de un sistema conversacional en insights de negocio, métricas de calidad y recomendaciones de mejora. Es un rol de análisis y research, no de tareas repetitivas: cada hallazgo que produzcas afecta directamente a decisiones de producto.

Diagnóstico de incidencias del producto.

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 hallazgo sea accionable para el equipo técnico.

Diseño de benchmarks de calidad.

Analizarás conversaciones reales para identificar patrones y crear conjuntos de referencia (goldens) que el equipo de ML usa para medir el impacto de cada cambio de prompt, modelo o voz. La calidad de este research determina la calidad de todo lo demás.

Definición de métricas de negocio y producto.

Ayudarás a definir y calcular métricas: tasa de éxito de tarea (¿se registró la cita?), precisión en nombres propios y entidades críticas, latencia percibida, interrupciones, tasa de transferencia a humano. Trabajarás con nuestros dashboards y contribuirás a mejorarlos.

Testing lingüístico y cultural del producto.

Hablarás directamente con SONIA en tu idioma para encontrar los puntos de ruptura que un test automático no reproduce: acentos, ruido, prisa, cambios de tema, correcciones a media frase. Cada hallazgo se convierte en un caso de mejora del producto.

Evaluación de pronunciación y léxico (TTS).

Nombres propios, marcas, servicios, direcciones, números, precios y horarios. Detectarás errores de pronunciación y ayudarás a mantener los diccionarios fonéticos y las reglas de normalización de texto.

Research sobre evaluación automática (LLM-as-judge).





Colaborarás en el diseño y calibración de evaluadores automáticos basados en LLM que puntúan conversaciones a escala, contrastando sus resultados con tu análisis para medir su fiabilidad.

Feedback loop con el equipo de producto e IA.

Tus hallazgos van directos a quienes ajustan prompts, modelos y voces. Clasificarás lo detectado, lo priorizarás por impacto real de negocio y harás seguimiento hasta verificar que la mejora funciona en producción.

- Formación en Business, Economía, Ingeniería, Matemáticas o Ciencias (grado o máster reciente); se valoran especialmente trayectorias académicas internacionales o en universidades de prestigio
- Interés genuino y activo en Inteligencia Artificial (proyectos propios, cursos, TFG/TFM relacionados con IA, o simple curiosidad demostrable por el tema)
- Perfil analítico y cuantitativo, cómodo trabajando con métricas y datos para tomar decisiones
- Español nativo o nivel C1 real (el trabajo del día a día es en español)
- Al menos una segunda lengua a nivel nativo entre italiano, francés y portugués
- Nociones de Python y capacidad de trabajar con datos (pandas, notebooks, SQL básico se valoran)
- Rigor analítico y capacidad de documentar hallazgos con claridad. Un hallazgo mal descrito no se puede accionar, y un análisis poco riguroso contamina todas las métricas que salen de él
- Disponibilidad para trabajar de forma presencial en Barcelona

Abrimos entre 2 y 3 plazas. El objetivo es cubrir los cuatro idiomas (español, italiano, francés y portugués) a nivel nativo entre el conjunto del equipo, con al menos una persona de español nativo. Por eso son especialmente bienvenidos los perfiles co

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