Desarrollo de Prompts Avanzados para Revisión Automatizada de Informes Psicolaborales con Ia

Buscamos un profesional con experiencia en el desarrollo de prompts avanzados para modelos de lenguaje (como GPT-4) que nos permita automatizar la revisión de informes psicolaborales elaborados por nuestro equipo de psicólogos.

El objetivo principal del proyecto es diseñar y entrenar un conjunto de prompts robustos y efectivos capaces de:

- Detectar errores o ausencias en los informes psicolaborales según parámetros específicos que entregaremos. Estos parámetros incluirán aspectos como estructura, redacción, estilo, longitud, formato y criterios de competencia definidos.
- Generar una versión corregida y optimizada del informe original. La versión corregida debe mantener un lenguaje profesional y adecuado para el contexto, evitando tecnicismos clínicos innecesarios y, crucialmente, sin dejar rastros evidentes de que fue generada por una inteligencia artificial.

Se proporcionarán al inicio del proyecto los siguientes recursos clave:

- El formato oficial estandarizado que deben seguir los informes.
- Un diccionario de competencias específico requerido por el cliente (un hospital público).
- Pautas de revisión detalladas que especifican qué buscar y cómo evaluar los informes.
- Ejemplos de informes psicolaborales que cumplen con los estándares y ejemplos que contienen errores comunes para referencia.
- Instrucciones específicas sobre cómo deben estar redactadas las secciones clave de los informes.

Se requiere un profesional con experiencia demostrable en el desarrollo y optimización de prompts para modelos de lenguaje grandes (LLMs) como GPT u otros similares. Será valorada la experiencia previa en la aplicación de IA en áreas de recursos humanos o en tareas de redacción técnica y edición de documentos profesionales. Es fundamental contar con la capacidad de entender y adaptar instrucciones complejas y detalladas a flujos de trabajo automatizados mediante prompts. Se espera un español nativo o un excelente manejo del idioma escrito para garantizar la calidad de los prompts y los resultados generados.