PoC Developer – OpenAI Agent Builder + Make + PostgreSQL

Versión en EspañolTipo de proyecto:Proyecto puntual – Prueba de concepto sencilla usada como filtro técnico para trabajos posterioresDescripción general del proyectoBuscamos un desarrollador para crear una prueba de concepto muy sencilla de un agente de inteligencia artificial. El objetivo principal de esta PoC es evaluar las habilidades de los postulantes antes de avanzar a un proyecto más grande. El agente debe:Consultar una base de datos en PostgreSQL para obtener la información de un puesto de trabajo, como título, tipo de vacante y descripción breve.Hacer preguntas al candidato según el tipo de vacante, por ejemplo Operativos, Punto de Venta o Administrativos. Implementarse usando nuestro stack:Obligatorio:OpenAI Agent Builder para la lógica del agenteMake para orquestación e integracionesPostgreSQL como base de datos de puestosDeseable, no obligatorio:ElevenLabs AI Agents, para mostrar cómo podría funcionar el flujo por vozMuy importante sobre el ambiente:La prueba debe quedar alojada y funcionando en nuestro entorno, usando nuestras cuentas de OpenAI Agent Builder, Make, PostgreSQL y, si se usa, ElevenLabs.El desarrollador puede hacer pruebas en su propio ambiente, pero la entrega final debe quedar configurada y operativa en nuestras cuentas. Alcance de la PoC, sencillo y acotadoMínimo esperado:Base de datos en PostgreSQLUna tabla sencilla de puestos, por ejemplo:titulotipo_de_vacante, por ejemplo operativos, punto_de_venta, administrativosdescripcion_breveAgente en OpenAI Agent Builder, obligatorioEl agente debe:Identificar qué puesto o vacante se va a usar, por id o por nombre. Pedir a Make que consulte ese puesto en PostgreSQL.Según el tipo de vacante, hacer tres preguntas al candidato. Registrar las respuestas en un formato estructurado, por ejemplo JSON o texto bien organizado. Orquestación en Make, obligatorioUn escenario o flujo que:Se conecte a PostgreSQL. Obtenga los datos del puesto. Comparta la información con el agente de OpenAI Agent Builder y reciba lo que el agente genere. ElevenLabs AI Agents, deseable pero no obligatorioSe valorará si muestras cómo este flujo podría usarse vía voz con ElevenLabs AI Agents, aunque sea como demostración básica, también usando nuestro ambiente cuando sea posible.Detalle del proceso de preguntas y clasificaciónLa lógica de la PoC debe seguir este flujo general:El agente determina el tipo de vacante, eligiendo entre Operativos, Punto de Venta o Administrativos. Según el tipo de vacante, realiza tres preguntas de respuesta sí o no:OperativosPregunta 1: EdadPregunta 2: ExperienciaPregunta 3: Disponibilidad para rolar turnosPunto de VentaPregunta 1: Experiencia en ventasPregunta 2: Vive cerca de la sucursal o zonaPregunta 3: Documentos en reglaAdministrativosPregunta 1: ExperienciaPregunta 2: Disponibilidad horariaPregunta 3: Estabilidad laboral y constancias o referenciasDespués el sistema cuenta cuántas respuestas fueron negativas y clasifica al candidato de esta forma:Cero respuestas negativas: APTOUna respuesta negativa: REVISARDos o más respuestas negativas: NO APTONo pedimos interfaz gráfica ni nada complejo, solo que esta lógica quede implementada de forma clara.RequisitosIndispensable:Experiencia con OpenAI, idealmente con Agent Builder. Experiencia con Make o herramienta de automatización similar. Conocimientos de PostgreSQL:Conectarse a la base de datos. Ejecutar consultas simples de tipo SELECT. Comodidad trabajando con APIs, webhooks y JSON. Disposición para trabajar directamente en nuestro entorno y cuentas con credenciales que nosotros proporcionemos. Deseable:Experiencia con ElevenLabs AI Agents u otras plataformas de voz. Experiencia previa con bots o agentes para reclutamiento o recursos humanos.EntregablesPoC funcional usando OpenAI Agent Builder, Make y PostgreSQL, con la lógica de preguntas y clasificación descrita arriba, ejecutándose en nuestro ambiente. Documentación corta, de una o dos páginas, con:Diagrama simple del flujo. Pasos para ejecutar y probar la PoC en nuestro entorno. Indicaciones sobre dónde modificar preguntas o tipos de vacante. Cómo postularPor favor incluye:Una breve presentación sobre ti y tu experiencia. Uno o dos ejemplos de trabajos similares, como bots, agentes, flujos en Make o integraciones con bases de datos.Tu experiencia específica con:OpenAI y Agent BuilderMakePostgreSQLElevenLabs AI Agents, si aplicaTu precio fijo para esta PoC y el tiempo estimado de entrega. English Version for UpworkTitle:PoC Developer – OpenAI Agent Builder, Make and PostgreSQL, ElevenLabs desirableProject type:One time project – Simple Proof of Concept used as a technical test before a larger engagementProject overviewWe are looking for a developer to build a very simple Proof of Concept for an AI agent. The main goal of this PoC is to evaluate candidates skills before moving forward with a larger project.The agent must:Query a PostgreSQL database to get job position data such as title, job type and short description. Ask questions to a candidate based on the job type, for example Operational, Point of Sale or Administrative roles. Be implemented using our stack:Mandatory:OpenAI Agent Builder for agent logicMake for orchestration and integrationsPostgreSQL as the job positions databaseDesirable, not mandatory:ElevenLabs AI Agents, to show how the flow could work in voiceVery important about the environment:The PoC must be deployed and running in our environment, using our accounts for OpenAI Agent Builder, Make, PostgreSQL and, if used, ElevenLabs.You can develop and test in your own environment, but the final delivery must be configured and working inside our accounts. PoC scope, simple and intentionally limitedMinimum we expect:PostgreSQL databaseA simple table for job positions, for example:titlejob_type, such as operational, point_of_sale, administrativeshort_descriptionAgent in OpenAI Agent Builder, mandatoryThe agent should:Identify which job position or vacancy will be used, by id or by name. Ask Make to query that position in PostgreSQL.Based on the job type, ask the candidate three yes or no questions. Store the answers in a structured format, such as JSON or clearly organized text. Orchestration in Make, mandatoryA scenario or flow that:Connects to PostgreSQL. Retrieves the job data. Sends and receives data to and from the OpenAI Agent Builder agent. ElevenLabs AI Agents, desirable but not requiredIt is a plus if you can show how this flow could be exposed through ElevenLabs AI Agents in voice form, even as a basic demo, ideally also using our account when possible.Process details, questions and classification logicThe PoC should follow this decision logic:The agent determines the job type, choosing between Operational, Point of Sale and Administrative. For each job type, it asks three yes or no questions:OperationalQuestion 1: AgeQuestion 2: ExperienceQuestion 3: Availability for rotating shiftsPoint of SaleQuestion 1: Sales experienceQuestion 2: Lives near the store or service areaQuestion 3: Documents in orderAdministrativeQuestion 1: ExperienceQuestion 2: Schedule availabilityQuestion 3: Job stability and referencesThen the system counts how many answers were negative and classifies the candidate as follows:Zero negative answers: SUITABLEOne negative answer: REVIEWTwo or more negative answers: NOT SUITABLEWe do not need any fancy user interface.We just need this logic implemented clearly in the backend and flows. RequirementsMust have:Experience with OpenAI, ideally with Agent Builder. Experience with Make or similar automation tools. Ability to work with PostgreSQL:Connecting to the database. Running simple SELECT queries. Comfortable working with APIs, webhooks and JSON. Willingness to work directly in our environment and accounts using credentials we provide. Nice to have:Experience with ElevenLabs AI Agents or other voice AI platforms.Previous work with recruitment or HR chatbots and agents. DeliverablesA working PoC using OpenAI Agent Builder, Make and PostgreSQL that implements the question and classification logic described above, running in our environment. Short documentation, one or two pages, including:A simple flow or architecture diagram. Instructions on how to run and test the PoC in our environment. Guidance on where to change questions and job types. Please include:A short introduction about you and your experience. One or two examples of similar work, such as agents, bots, Make flows or database integrations.Your specific experience with:OpenAI and Agent BuilderMakePostgreSQLElevenLabs AI Agents, if anyYour fixed price for this PoC and your estimated delivery time. Apply tot his job