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Búsqueda y ranking para clasificados de vehículos usados

FreeVerified credential3 semanasAdvanced

Visión general

De qué trata este proyecto.

Trabajarás con 800.000 documentos de anuncios (texto + atributos), 4 meses de logs de búsqueda con clicks anonimizados y consultas reales muestreadas. Indexa con OpenSearch usando BM25, define analizadores en español, sinónimos de marca y manejo de errores tipográficos comunes. Entrena un reordenador de gradient boosting (LightGBM Ranker) sobre pares consulta-documento con etiquetas implícitas (clicks). Evalúa con MRR y NDCG@10 sobre split temporal. Entrega el código, el plan de despliegue con presupuesto de latencia y un informe de 12 páginas.

CredentialBlockchain-anchored
ShareableLinkedIn-ready
LanguageEnglish
PaceSelf-paced

El Briefing

Lo que harás y lo que demostrarás.

Mejorar MRR del buscador en al menos un 25 por ciento manteniendo p95 menor a 220 ms con un sistema BM25 + reordenador aprendido.

Earning criteria — what you'll demonstrate

  • Diseñar pipelines de IR (Information Retrieval — recuperación de información) en producción con BM25
  • Entrenar y evaluar learning-to-rank con etiquetas implícitas
  • Equilibrar recall léxico y precisión de reordenador bajo presupuesto de latencia
  • Diagnosticar fallas de búsqueda con análisis cualitativo de consultas

Encaje académico

Dónde encaja esto en tus estudios.

Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.

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 canónicos

Ingeniero/a Backend

Construir búsqueda real con BM25 + reordenador y demostrar mejoras con presupuesto de latencia es exactamente el ejercicio que distingue a personas backend orientadas a producto.

Este proyecto afina

  • information-retrieval
  • bm25
  • opensearch

Ingeniero/a de Aprendizaje Automático

Las personas ML que entienden learning-to-rank con etiquetas implícitas son la pieza que vuelve útil la inversión en infraestructura de búsqueda.

Este proyecto afina

  • learning-to-rank
  • feature-engineering
  • data-mining

Ingeniero/a de Datos

Quien construye datasets de evaluación reutilizables y pipelines de logs reproducibles es la columna vertebral de cualquier equipo de búsqueda serio.

Este proyecto afina

  • data-mining
  • feature-engineering
  • information-retrieval

Una cosa más

Puedes tener una credencial en tu CV para el viernes.