Búsqueda híbrida para el catálogo de una marketplace de moda LATAM
Visión general
De qué trata este proyecto.
Crea embeddings y aplica RRF para fusionar búsqueda léxica y densa en un catálogo de moda LATAM. Obtén un certificado verificable.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Diseñar y prototipar una búsqueda híbrida (BM25 más vector denso) que mejore nDCG@10 al menos un 12% frente a BM25 sobre los logs de búsqueda de 90 días de la marketplace.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Combinar recuperación léxica y densa en un único ranking
- Aplicar modelos de embeddings multilingües a un catálogo real con variantes regionales del castellano
- Evaluar calidad de ranking con nDCG@k sobre etiquetas derivadas de clics
- Comunicar un compromiso de arquitectura (latencia, coste, frescura) a personas ingenieras ajenas a búsqueda
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Alineación con asignaturas próximamente.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosAI Solutions Architect
Diseñar una arquitectura de recuperación híbrida que sobreviva a restricciones multidialecto, multitenant y de frescura es el entregable habitual de una persona arquitecta de soluciones de IA en cualquier empresa de comercio electrónico.
Este proyecto afina
- hybrid-search
- reciprocal-rank-fusion
- multilingual-retrieval
Machine Learning Engineer
Operar BM25 más recuperación densa como un sistema de ranking medido se traslada directamente a cómo los Machine Learning Engineers envían búsqueda y ranking de anuncios.
Este proyecto afina
- bm25
- embedding-models
- evaluation
Data Scientist
Construir etiquetas derivadas de clics y reportar nDCG@k por segmento es el tipo de trabajo de medición que las personas Data Scientists asumen en equipos de búsqueda y recomendación.
Este proyecto afina
- evaluation
- hybrid-search
- multilingual-retrieval