PoC Developer – OpenAI Agent Builder + Make + PostgreSQL

Versión en Español Tipo de proyecto: Proyecto puntual – Prueba de concepto sencilla usada como filtro técnico para trabajos posteriores Descripción general del proyecto Buscamos 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 agente Make para orquestación e integraciones PostgreSQL como base de datos de puestos Deseable, no obligatorio: ElevenLabs AI Agents, para mostrar cómo podría funcionar el flujo por voz Muy 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 acotado Mínimo esperado: Base de datos en PostgreSQL Una tabla sencilla de puestos, por ejemplo: id titulo tipo_de_vacante, por ejemplo operativos, punto_de_venta, administrativos descripcion_breve Agente en OpenAI Agent Builder, obligatorio El 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, obligatorio Un 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 obligatorio Se 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 clasificación La 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: Operativos Pregunta 1: Edad Pregunta 2: Experiencia Pregunta 3: Disponibilidad para rolar turnos Punto de Venta Pregunta 1: Experiencia en ventas Pregunta 2: Vive cerca de la sucursal o zona Pregunta 3: Documentos en regla Administrativos Pregunta 1: Experiencia Pregunta 2: Disponibilidad horaria Pregunta 3: Estabilidad laboral y constancias o referencias Después el sistema cuenta cuántas respuestas fueron negativas y clasifica al candidato de esta forma: Cero respuestas negativas: APTO Una respuesta negativa: REVISAR Dos o más respuestas negativas: NO APTO No pedimos interfaz gráfica ni nada complejo, solo que esta lógica quede implementada de forma clara. Requisitos Indispensable: 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. Entregables PoC 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 postular Por 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 Builder Make PostgreSQL ElevenLabs AI Agents, si aplica Tu precio fijo para esta PoC y el tiempo estimado de entrega. English Version for Upwork Title: PoC Developer – OpenAI Agent Builder, Make and PostgreSQL, ElevenLabs desirable Project type: One time project – Simple Proof of Concept used as a technical test before a larger engagement Project overview We 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 logic Make for orchestration and integrations PostgreSQL as the job positions database Desirable, not mandatory: ElevenLabs AI Agents, to show how the flow could work in voice Very 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 limited Minimum we expect: PostgreSQL database A simple table for job positions, for example: id title job_type, such as operational, point_of_sale, administrative short_description Agent in OpenAI Agent Builder, mandatory The 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, mandatory A 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 required It 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 logic The 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: Operational Question 1: Age Question 2: Experience Question 3: Availability for rotating shifts Point of Sale Question 1: Sales experience Question 2: Lives near the store or service area Question 3: Documents in order Administrative Question 1: Experience Question 2: Schedule availability Question 3: Job stability and references Then the system counts how many answers were negative and classifies the candidate as follows: Zero negative answers: SUITABLE One negative answer: REVIEW Two or more negative answers: NOT SUITABLE We do not need any fancy user interface. We just need this logic implemented clearly in the backend and flows. Requirements Must 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. Deliverables A 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. How to apply 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 Builder Make PostgreSQL ElevenLabs AI Agents, if any Your fixed price for this PoC and your estimated delivery time. Apply tot his job