Ingeniero de Automatización especializado en Make, Airtable, Qwilr y Manychat

Contexto general del proyecto

Somos una agencia boutique especializada en lunas de miel y viajes a medida (Maldivas + Asia). Operamos 100% digital, con alto volumen de leads y propuestas personalizadas. Nuestro foco es dar claridad antes del viaje y soporte 24/7 durante el viaje. Ecosistema actual (stack) Make (Integromat): flujos para leads, propuestas, facturas y comunicación. Airtable: bases centrales (clientes, reservas, proveedores, facturación) + fórmulas y scripts. Qwilr: propuestas/itinerarios dinámicos con tokens y plantillas. Manychat (WhatsApp): nurturing, segmentación y respuestas rápidas. Python (valor añadido): webhooks, parsers, validaciones, fuzzy matching de nombres, QA de datos. Problemas a resolver / retos Procesos aún manuales o frágiles (nombres distintos entre proveedor/cliente, PNR ausente hasta tener factura, etc.). Calidad e integridad de datos: campos incoherentes, duplicados, estados desalineados entre herramientas. Estandarización: falta de reglas únicas de naming, validaciones y documentación de flujos. Escalabilidad: necesitamos que los flujos resistan más volumen sin perder control. Objetivo del proyecto Construir un sistema de automatización robusto y documentado que: reduzca tareas manuales, 2) asegure datos limpios y trazables, 3) acelere la generación de propuestas Qwilr, y 4) facilite KPI tracking y toma de decisiones. Alcance (primeros 60–90 días) Auditoría & arquitectura: mapa de flujos en Make, diccionario de datos Airtable, estándares de naming y permisos. Diseño/Mejora de escenarios Make: routers, iteradores, webhooks, manejo de errores, retry y logging. Modelo Airtable: normalización, relaciones, campos calculados, scripts y validaciones (QA). Qwilr: integración de tokens y plantillas para propuestas automáticas y consistentes. Manychat: conexión estable con Make/Airtable para segmentación y mensajes contextuales. Python: utilidades para validación, fuzzy matching (cliente ↔ factura/proveedor), parsers y QA automatizado. Observabilidad: tableros de control (errores, tiempos, conversión), alertas y runbooks. Documentación: diagramas, manuales de operación y handover. Entregables clave Escenarios Make optimizados. Airtable modelado (fórmulas + scripts). Integración Qwilr (tokens/plantillas). Data QA & validación automática. Documentación y runbooks claros para el equipo. KPIs de éxito (ejemplos) ✅ -30–50% tiempo operativo por propuesta/factura ✅ -80% errores de datos críticos ✅ +100% propuestas Qwilr generadas con tokens correctos ✅ SLA de incidencias <24h con logs y runbooks Colaboración Trabajo 100% remoto, comunicación ágil con founders/ops, entregas por hitos y revisiones semanales. Priorizamos simplicidad, claridad y estabilidad a largo plazo.

Categoría Programación y Tecnología
Subcategoría Inteligencia Artificial
Tamaño del proyecto Medio
¿Es un proyecto o una posición? Un proyecto
Disponibilidad requerida Según se necesite

Plazo de Entrega: No definido