Retos de Data Sciences
Explore data science challenges on Ewance to build skills employers expect from analysts and ML engineers. Work through challenges on data cleaning, exploratory analysis, modeling, and storytelling with data.
Most Popular
- ResearchIntermedioNuevo
Diseña un eval set adversarial para un LLM de consejero financiero
Diseñarás un eval set de 200 casos adversariales categorizados (consejo riesgoso, sesgo, filtración de información, idioma no estándar, jailbreak). Para cada caso definirás resp…
- LLM Evaluation
- Red Teaming
- Prompt Engineering
Multidisciplinar - ResearchIntermedioNuevo
Construye benchmark de razonamiento jurídico en español
Trabajarás con 2 personas juristas colaboradoras del consorcio para co-curar 150 preguntas opción múltiple (con distractores plausibles) y 30 problemas largos con rúbrica de raz…
- LLM Evaluation
- Benchmarking
- Annotation Design
Large Language Models - CodeIntermedioNuevo
Construye un anonimizador de transcripciones clínicas en español
Recibirás 3.000 transcripciones anonimizadas parcialmente para uso académico, con anotaciones de entidades sensibles. Construirás un sistema que combine spaCy ES + un modelo afi…
- Named Entity Recognition
- Privacy Engineering
- Python
Linguistic Engineering and Language Technologies - CodeIntermedioNuevo
Construye un agente RAG vertical para una consultora estratégica
Construirás un agente RAG con LangChain o LlamaIndex (elige y justifica): ingesta de PPTX/PDF, chunking sensible al documento, indexación híbrida (BM25 + embeddings con OpenAI o…
- RAG
- Langchain
- Vector Search
LLM Application Development Practice your coursework on real scenarios.
Every challenge is shaped from real-world context — not generic exercises. The work mirrors what your degree prepares you for.
Why Ewance
- CodeIntermedioNuevo
Diseña un agente con herramientas para asistente de operaciones e-commerce
Construirás un agente con OpenAI Function Calling o Anthropic Tool Use con 5 herramientas: get_order, get_shipment_status, create_return_label, reschedule_shipment, escalate_to_…
- Agent Orchestration
- Tool Calling
- Prompt Engineering
LLM Application Development - CodeIntermedioNuevo
Implementa observabilidad y monitorización de coste para una app LLM
Instrumentarás la app existente (acceso al repo Next.js + backend Python) con observabilidad: trazas por petición, métricas de tokens in/out, latencia P95, coste por cliente y p…
- LLM Observability
- Cost Optimization
- Semantic Caching
LLM Application Development - AnalysisIntermedioNuevo
Audita la equidad de un modelo de admisiones para una universidad chilena
Recibes el modelo entrenado y 6.000 solicitudes históricas anonimizadas con variables de género (binario) y región (cuatro grupos: RM, Norte, Centro, Sur). Calcula tasa de admis…
- Fairness In Practice
- Bias Auditing
- Demographic Parity
Machine Learning in Practice - ResearchIntermedioNuevo
Conduce un case study de impacto social para un recomendador de empleo
Recibes datos anonimizados de 6 meses (impresiones, clicks, postulaciones, ofertas aceptadas) y atributos demográficos agregados. Define 3 hipótesis sociales (p. ej. '¿el sistem…
- Societal Impact
- Metric Design
- Stakeholder Communication
Machine Learning in Practice - Browse challenges
Explore role
Product Manager
Ship product that solves real user problems. Combine user research, prototyping, and stakeholder alignment to turn ambiguous briefs into measurable wins — the role at the centre of modern software teams.
- CodeIntermedioNuevo
Predice la demanda diaria para una distribuidora de aceite en Jaén
Recibes 36 meses de ventas anonimizadas (~2,1 millones de filas, SKU × tienda × día). Construye features de calendario (festivos andaluces, semana santa, fines de mes), variable…
- Time Series Forecasting
- Gradient Boosting
- Feature Engineering
Machine Learning - CodeIntermedioNuevo
Construye un ensemble con stacking para precios inmobiliarios en São Paulo
Recibes 280.000 ventas anonimizadas (precio, m², barrio, antigüedad, dormitorios, distancia al metro, etc.). Entrena tres modelos base diversos (random forest, LightGBM, regresi…
- Ensemble Methods
- Stacking
- Model Evaluation
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Genera imágenes sintéticas para entrenar un detector de neumáticos en Vigo
Trabajen en equipo de 2. Usen Stable Diffusion con LoRA (Low-Rank Adaptation — adaptación de bajo rango) por modelo para generar ~500 imágenes sintéticas por clase con variación…
- Generative Perception
- Stable Diffusion
- Lora Fine Tuning
Machine Perception - CodeIntermedioNuevo
Construye un modelo seq2seq para subtitular vídeos cortos de moda
Recibes 800 vídeos cortos en español castellano (15-60 s) con subtítulos de referencia en portugués brasileño. Construye un pipeline: Whisper-medium → mBART o NLLB-200 (No Langu…
- Sequence To Sequence
- Multimodal
- Speech Recognition
Machine Perception Build a verifiable portfolio.
Submissions become evidence. Reviewers with shipping experience score against a rubric; the result becomes a credential anyone can verify.
Why Ewance
- CodeIntermedioNuevo
Construye un traductor ES→EN para subtítulos de un grupo de medios en Madrid
Recibes 200.000 pares ES↔EN de subtítulos profesionales del último año (anonimizados sin datos personales). Fine-tunea NLLB-200-distilled-600M con LoRA (Low-Rank Adaptation — ad…
- Neural Machine Translation
- Lora Fine Tuning
- Bleu Evaluation
Multidisciplinar - ResearchIntermedioNuevo
Investiga back-translation para mejorar MT EN→Catalán en una editorial
Recibes 80.000 pares EN↔CA reales + 5 M de oraciones en catalán monolingüe. Aplica back-translation: traduce el monolingüe CA→EN con un modelo intermedio, luego entrena (o fine-…
- Back Translation
- Low Resource Mt
- Neural Machine Translation
Machine Translation - AnalysisIntermedioNuevo
Estratifica riesgo de reingreso en un hospital universitario de Barcelona
Recibes 18.000 episodios anonimizados con features estructuradas (constantes al alta, comorbilidades CIE-10, medicación, demografía). Entrena un modelo (XGBoost o regresión logí…
- Risk Stratification
- Calibration
- Clinical Data
Multidisciplinar - AnalysisIntermedioNuevo
Modela progresión de diabetes para una aseguradora en Ciudad de México
Recibes histórico anonimizado de 80.000 asegurados con HbA1c, IMC, glucosa en ayunas, edad y comorbilidades en hasta 5 visitas. Construye dos modelos: (a) clasificador binario s…
- Survival Analysis
- Disease Progression
- Longitudinal Data
Machine Learning for Healthcare and Biomedicine - AnalysisIntermedioNuevo
Audita un modelo de triaje en urgencias por sesgos demográficos
Trabajen en equipo de 2. Reciben el modelo entrenado y 25.000 episodios anonimizados con priorización predicha, tiempo real a atención y desenlace. Calculen tasa de priorización…
- Fairness In Healthcare
- Bias Auditing
- Demographic Parity
Machine Learning for Healthcare and Biomedicine - CodeIntermedioNuevo
Construye un detector de fraude end-to-end para una neobanca mexicana
Recibirás un dataset anonimizado de 1,2 millones de transacciones (3 % positivas) con metadatos de dispositivo, comercio y velocidad. Debes construir el pipeline completo: inges…
- Supervised Learning
- Feature Engineering
- Model Evaluation
AI/ML Practicum and Hands-on Lab - CodeIntermedioNuevo
Capstone de recomendador para una plataforma SaaS B2B en Bogotá
Recibirás 9 meses de datos anonimizados: 22.000 cuentas, 180.000 facturas y un catálogo de 140 plantillas. Implementa dos enfoques: (1) filtrado colaborativo basado en factoriza…
- Recommender Systems
- Embeddings
- Offline Evaluation
Multidisciplinar - DesignIntermedioNuevo
Diseña una arquitectura de entrenamiento distribuido para una telco brasileña
Recibirás un dataset reducido (15 millones de filas) y especificaciones de la infraestructura disponible (clúster Kubernetes con 8 nodos GPU). Diseña la arquitectura: elige entr…
- Distributed Training
- Pytorch
- Kubernetes
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Construye un sistema de monitorización de drift para una fintech LATAM
Recibirás predicciones históricas y features de 14 modelos durante 6 meses. Implementa un servicio en Python que: (1) calcule PSI (Population Stability Index — índice de estabil…
- Model Monitoring
- Data Drift
- Python
Machine Learning Systems - DesignIntermedioNuevo
Diseña un sistema de feature store para una aseguradora del IBEX-35
Recibirás un dataset sintético del dominio (pólizas, siniestros, contactos) y la lista de features compartidas por los 8 equipos. Diseña la arquitectura: registro de features, c…
- Feature Store
- System Design
- Data Engineering
Machine Learning Systems - CodeIntermedioNuevo
Implementa observabilidad end-to-end para un sistema de RAG en producción
Recibirás el código del sistema RAG (LangChain + OpenSearch + un LLM open-source) y 800 traces (trazas) etiquetadas como buenas o malas por el equipo. Implementa: (1) instrument…
- Observability
- RAG
- Opentelemetry
ML Engineering and Production ML - CodeIntermedioNuevo
Construye un sistema de A/B testing de modelos para una plataforma de turismo
Recibirás dos modelos de personalización (modelo A en producción, modelo B candidato) y trazas históricas de 6 meses. Implementa: (1) servicio de routing que asigne usuarios a A…
- Ab Testing
- Experimentation Platform
- Python
ML Engineering and Production ML
Cómo funciona
Del briefing al certificado, en seis pasos.
Paso 01
Explora retos alineados con tus estudios.
Paso 02
Acepta el que encaja con tus metas.
Paso 03
Trabájalo con la guía del AI Copilot.
Paso 04
Envíalo para una evaluación estructurada.
Paso 05
Consigue una credencial verificada.
Paso 06
Añádela a LinkedIn con un solo clic.
Equipos del sector tras una década de briefings prácticos
¿Reclutando de este grupo?
Patrocina un reto y conoce candidatos a través de su trabajo real.
Los equipos de la industria pueden diseñar briefings en torno a las habilidades que buscan, y evaluar a los estudiantes por entregables puntuados con rúbrica — no por currículums.