PLAN PÚBLICO

Plan de AI Automation Engineer

Una vista de metadatos de la secuencia, los hitos y el límite de vista previa gratuita.

CURRÍCULO DISPONIBLE: 62 unidades
Vista previa gratuita: 3 unidades de vista previa gratuita

Fundamentos de automatización e Intelligent Lead Intake

Fundamentos de automatización

Convierte un proceso de negocio manual en un sistema de automatización controlado mientras construyes la primera capacidad de AI Business Autopilot: mapeo de procesos, flujo de datos en Python, calificación determinista, validación, entradas JSON/JSONL, empaquetado, tipado, pruebas, HTTP saliente, webhooks entrantes, límites de integración, configuración, efectos secundarios seguros y un candidato estructurado de calificación con IA.

AI Business AutopilotIntelligent Lead IntakeFundamentos de automatización + Webhooks

12 unidades

01
Entorno, terminal, Git y estructura base del proyecto de automatización
A01 · Ruta inicial
02
Mapea el proceso manual de leads y elige los límites de automatización
A02 · Ruta inicial
Hito
03
Flujo de datos en Python y representación de eventos de lead
A03 · Ruta inicial
04
Calificación determinista de leads y enrutamiento de automatización
A04
Hito
05
Validación tipada y errores de dominio controlados
A05
06
Ingesta de JSON/JSONL y salidas seguras por lotes
A06
07
Estructura de paquetes, anotaciones de tipo, Ruff y mypy
A07
08
Pytest y protección contra regresiones
A08
Hito
09
Clientes HTTP y una API de CRM simulada
A09
10
Receptor de webhook con FastAPI y contrato de entrega
A10
Hito
11
Límites de conectores, configuración y efectos secundarios controlados
A11
12
Calificación estructurada con IA y proyecto integrador de Intelligent Lead Intake
A12
Hito

El progreso de la fase aparecerá aquí cuando tu cuenta tenga acceso.

Operaciones SaaS conectadas, OAuth e integraciones multisistema

Operaciones conectadas

Convierte Intelligent Lead Intake en Connected Revenue Operations: normaliza contratos de APIs externas, gestiona la paginación y los límites de solicitudes, comprende OAuth 2.0 Authorization Code con PKCE, autentica webhooks firmados, integra un CRM, Slack y Google Calendar detrás de conectores reemplazables, minimiza los datos que cruzan los límites entre sistemas, conserva evidencia de fallos parciales y demuestra un flujo de trabajo de ingresos multisistema controlado.

AI Business AutopilotConnected Revenue OperationsAPIs + OAuth + integraciones SaaS

10 unidades

01
Contratos de APIs externas y modelos canónicos de integración
B13
Hito
02
Paginación, límites de solicitudes y clientes HTTP acotados para colecciones
B14
03
OAuth 2.0 Authorization Code, PKCE y ciclo de vida de tokens
B15
Hito
04
Webhooks firmados, verificación del cuerpo sin procesar y ventanas de repetición
B16
05
Sincronización con CRM: buscar, mapear, crear y actualizar de forma segura
B17
Hito
06
Notificaciones de Slack con mensajes de alcance limitado y errores a nivel de API
B18
07
Disponibilidad de Calendar, zonas horarias y OAuth de mínimo privilegio
B19
Hito
08
Minimización de datos entre sistemas y política de integración
B20
09
Ejecución multisistema y semántica honesta de fallo parcial
B21
10
Proyecto integrador de Connected Revenue Operations
B22
Hito

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Orquestación durable de flujos de trabajo, idempotencia y recuperación

Flujos de trabajo durables

Convierte Connected Revenue Operations en un runtime de automatización durable. Persiste el estado del flujo de trabajo y de sus pasos en PostgreSQL, hace idempotentes las operaciones que modifican estado, hace commit de forma atómica del estado y el trabajo saliente mediante un outbox, clasifica fallos reintentables, calcula backoff acotado con jitter, toma trabajos de forma segura entre múltiples workers, recupera leases expirados, reanuda la ejecución de máquinas de estados después de crashes, separa los deadlines de los reintentos, conserva evidencia para recuperación manual y demuestra que el sistema sobrevive a entregas duplicadas y a la muerte de workers sin repetir a ciegas efectos secundarios ya completados.

AI Business AutopilotCrash-Proof Revenue WorkflowEstado durable + idempotencia + recuperación

10 unidades

01
Persistir el estado del flujo de trabajo y hacer explícitas las transiciones
C23
Hito
02
Deduplicación de entregas, unicidad del flujo de trabajo e idempotencia de pasos
C24
Hito
03
Transacciones y outbox transaccional
C25
Hito
04
Clasificación de reintentos, backoff acotado y presupuestos de reintentos
C26
05
Toma de trabajo por workers en PostgreSQL, leases y recuperación tras fallos (crash recovery)
C27
Hito
06
Máquinas de estados de flujos de trabajo reanudables
C28
07
Timeouts, deadlines, cancelación y resultados inciertos
C29
Hito
08
Recuperación manual, reconciliación y límites de compensación
C30
09
Invariantes de concurrencia y pruebas destructivas de confiabilidad
C31
10
Proyecto integrador Crash-Proof Revenue Workflow
C32
Hito

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Decisiones de IA, llamadas a herramientas y límites de aprobación

Decisiones de IA y herramientas

Añade una capa de decisiones de IA gobernada por políticas al runtime durable de AI Business Autopilot. Define contratos estrictos de herramientas, realiza llamadas a funciones mediante la Responses API, separa las propuestas del modelo de la autorización de la aplicación, persiste aprobaciones humanas para escrituras sensibles, protege la ejecución de herramientas frente a la inyección de prompts, exige evidencia y abstención, valida resultados de herramientas y poscondiciones, evalúa la selección de herramientas y sus argumentos, controla el costo y la latencia del modelo y demuestra que la IA puede despachar acciones de negocio acotadas sin convertirse en un agente autónomo.

AI Business AutopilotPolicy-Governed AI Operations DispatcherDecisiones de IA + llamadas a herramientas + aprobaciones

10 unidades

01
Contratos de herramientas schema-first y registro confiable
D33
Hito
02
Llamadas a funciones acotadas con la Responses API
D34
Hito
03
Propuesta del modelo frente a autorización determinista
D35
Hito
04
Aprobación humana durable para escrituras sensibles de herramientas
D36
Hito
05
Resistencia a la inyección de prompts en el límite de herramientas
D37
06
Decisiones basadas en evidencia, abstención y contexto seguro
D38
07
Resultados tipados de herramientas, poscondiciones y ejecución durable
D39
08
Evals para selección de herramientas, argumentos, abstención y comportamiento inseguro
D40
Hito
09
Presupuestos del modelo, política de latencia y modo sombra
D41
10
Proyecto integrador Policy-Governed AI Operations Dispatcher
D42
Hito

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Agentes acotados, MCP y automatización de navegador

Agentes acotados

Convierte el dispatcher de IA gobernado por políticas en un operador acotado de varios pasos. Construye presupuestos explícitos para bucles de agente y condiciones de parada, usa OpenAI Agents SDK sin ceder la autoridad de la aplicación, conecta capacidades MCP filtradas, aplica políticas de aprobación y confianza a herramientas MCP, automatiza un objetivo de navegador controlado con Playwright y ComputerTool, conserva la durabilidad de la Fase C alrededor de los efectos secundarios, coordina un número reducido de especialistas mediante handoffs explícitos, traza cada ejecución, evalúa trayectorias agénticas y demuestra una autonomía útil de varios pasos sin permisos abiertos.

AI Business AutopilotBounded Autonomous Revenue OperatorAgentes + MCP + automatización de navegador

10 unidades

01
Bucles de agente, presupuestos de turnos y condiciones de parada
E43
Hito
02
Orquestación con Agents SDK, guardrails y trazado
E44
03
Descubrimiento, normalización y filtrado de capacidades MCP
E45
Hito
04
Límites de confianza, aprobación y autorización de MCP
E46
05
Automatización determinista de navegador con Playwright
E47
Hito
06
Acciones de computadora guiadas por el modelo y checkpoints de seguridad del navegador
E48
07
Autonomía acotada de varios pasos y checkpoints durables
E49
Hito
08
Agentes especialistas y límites explícitos de handoff
E50
09
Evals agénticos, calidad de trayectoria y pruebas adversariales
E51
Hito
10
Proyecto integrador de Bounded Autonomous Revenue Operator
E52
Hito

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Plataforma de automatización en producción, observabilidad y centro de control

Plataforma de producción

Lleva a producción el AI Business Autopilot completo. Define límites de entorno y de servicios, construye contenedores reproducibles, gestiona de forma segura los cambios de esquema de PostgreSQL, aplica controles de CI y release, despliega con healthchecks y evidencia de rollback, correlaciona flujos de trabajo, agentes, herramientas, acciones de navegador e integraciones mediante OpenTelemetry, define SLI accionables y runbooks de incidentes, refuerza secretos y registros de auditoría, expone un Automation Control Center con mínimo privilegio y completa un simulacro de release de preparación para producción sin añadir material de reclutamiento ni búsqueda de empleo.

AI Business AutopilotProduction Automation Control CenterProducción + observabilidad + operaciones

10 unidades

01
Arquitectura de producción y contratos de entorno
F53
Hito
02
Contenedores reproducibles y runtime local similar a producción
F54
Hito
03
Migraciones de PostgreSQL seguras para releases
F55
04
Integración continua y artefactos inmutables de release
F56
Hito
05
Health, readiness, apagado ordenado, despliegue y rollback
F57
06
Trazas, métricas, logs y correlación con OpenTelemetry
F58
Hito
07
SLI, SLO, alertas, capacidad y runbooks de incidentes
F59
08
Secretos, integridad de auditoría y refuerzo de seguridad en producción
F60
09
Automation Control Center y acciones seguras de operador
F61
Hito
10
Proyecto integrador Production Automation Control Center
F62
Hito

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