Construye un sistema de moderación multimodal para un marketplace de Bogotá
Visión general
De qué trata este proyecto.
Recibirás 3.000 listados anonimizados etiquetados (95 % OK, 5 % inapropiado). Implementa: (1) clasificador solo-imagen con un modelo preentrenado, (2) clasificador solo-texto con un modelo en español, (3) fusión de ambos con late fusion (combinación de scores) y early fusion (embeddings concatenados). Evalúa precisión y recall para la clase inapropiada, y construye un panel Streamlit que muestre los casos con confianza intermedia (0,3 < score < 0,7) para revisión humana. El éxito es recall >= 0,90 con precisión >= 0,80.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Construir un sistema de moderación multimodal con recall >= 0,90 y precisión >= 0,80 más un panel para revisión humana de casos dudosos.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar clasificación multimodal a un caso de seguridad de plataforma
- Comparar estrategias de fusión (early vs late) honestamente
- Construir herramientas human-in-the-loop (humano-en-el-bucle) usables
- Reportar métricas alineadas al coste asimétrico de los errores
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 canónicosIngeniero/a de Machine Learning
Construir clasificadores multimodales con fusión y panel de revisión es trabajo cotidiano del MLE en marketplaces con escalado de moderación.
Este proyecto afina
- multimodal-ml
- fusion
- image-classification
Ingeniero/a de IA
Integrar visión + texto + UI de revisión humana es el tipo de glue engineering que define al AI engineer en producto.
Este proyecto afina
- python
- human-in-the-loop
- fusion
Investigador/a en Seguridad de IA
Diseñar el balance precisión-recall y el flujo human-in-the-loop es competencia del AI safety researcher orientado a moderación.
Este proyecto afina
- human-in-the-loop
- multimodal-ml
- text-classification