Construye un dataset de preferencias para asistente de soporte
Visión general
De qué trata este proyecto.
Diseña un protocolo de anotación, mide acuerdo inter-anotador y construye un dataset de preferencias. Obtén un certificado verificable.
El escenario
La consultora (~60 personas) quiere ofrecer 'RLHF-as-a-service' a clientes regulados y necesita procesos repetibles de anotación porque la calidad del Reward Model depende casi por completo de la calidad del dataset de preferencias.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Construir un dataset de 1.200+ preferencias con guidelines, control de calidad y análisis de sesgo para entrenar un Reward Model.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Diseñar guidelines de anotación de preferencias claras y operacionables
- Implementar controles de calidad (redundancia, gold tasks, calibración)
- Medir acuerdo inter-anotador con métricas apropiadas
- Identificar y mitigar sesgos sistemáticos en datasets de preferencias
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Machine Learning from Human Preferences (RLHF and Alignment)
Master · Responsible Ai
Strong alignment
This challenge maps to Machine Learning from Human Preferences (RLHF and Alignment) 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.
- Preference Learning
Apply preference learning to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Rlhf
Apply rlhf to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Data Collection
Apply data collection to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Annotation Protocols
Apply annotation protocols to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Evaluation
Apply evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Investigador/a en Seguridad de IA
Diseñar protocolos de anotación de preferencias con QA y análisis de sesgos es trabajo nuclear del AI safety researcher en alignment.
Este proyecto afina
- preference-learning
- annotation-protocols
- evaluation
Ingeniero/a de Datos
Construir datasets de calidad con trazabilidad, controles y análisis estadístico es competencia central del data engineer en proyectos LLM.
Este proyecto afina
- data-collection
- annotation-protocols
- python
Investigador/a de Machine Learning
Medir acuerdo inter-anotador y analizar sesgos sistemáticos emula el rigor del ML researcher en proyectos RLHF.
Este proyecto afina
- preference-learning
- rlhf
- evaluation