Clasificador de Tickets de Soporte para una SaaS de Málaga
Visión general
De qué trata este proyecto.
Limpia 40.000 tickets de soporte en español, entrena modelos TF-IDF y embeddings multilingües, y recomienda el mejor clasificador. Obtén un certificado verificable.
El escenario
La SaaS (alrededor de 70 personas, alrededor de 14 millones de euros de ingresos recurrentes anuales) atiende a 1.800 clínicas; cada minuto ahorrado por ticket libera capacidad para mejorar el tiempo de primera respuesta, que actualmente está en 38 minutos.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Entrenar un clasificador multiclase de tickets con F1 macro superior a 0,72 y definir el umbral de confianza para despliegue híbrido humano-máquina.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar TF-IDF y embeddings multilingües a clasificación en español
- Manejar etiquetas ruidosas y reportar su impacto
- Calibrar un umbral de confianza para despliegue híbrido
- Diferenciar métrica agregada de métrica por clase relevante
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Applied Machine Learning
Master · Machine Learning
Strong alignment
This challenge maps to Applied Machine Learning at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Text Classification
Apply text classification to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Embeddings
Apply embeddings to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Model Evaluation
Apply model evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Feature Engineering
Apply feature engineering to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Data Wrangling
Apply data wrangling to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Ingeniero de Procesamiento de Lenguaje Natural
Construir un clasificador multiclase con embeddings multilingües y análisis de errores es el día uno de un NLP engineer junior en SaaS.
Este proyecto afina
- text-classification
- embeddings
- model-evaluation
Ingeniero de Aprendizaje Automático
El reto cubre baseline, modelo más fuerte, umbral calibrado — el flujo cotidiano de un MLE junior en producto.
Este proyecto afina
- text-classification
- feature-engineering
- model-evaluation
Científico de Datos
Manejar etiquetas ruidosas y traducir métricas en decisión de umbral es trabajo central del científico de datos en producto B2B.
Este proyecto afina
- text-classification
- data-wrangling
- model-evaluation