Evaluación de equidad en algoritmo de selección de candidaturas para call center
Visión general
De qué trata este proyecto.
Analiza 24.000 candidaturas con métricas de equidad, visualiza pérdidas por grupo y recibe tu certificado verificable.
El escenario
La operadora contrata cerca de 1.800 agentes anuales y enfrenta presión creciente por demostrar contratación equitativa; un informe interno robusto adelanta requerimientos regulatorios anticipados.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Evaluar equidad de un cribado automatizado de candidaturas analizando modelo y tubería previa, y entregar recomendaciones priorizadas con trade-offs explícitos.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Calcular múltiples métricas de equidad por grupo y combinaciones
- Auditar tuberías completas, no solo modelos finales
- Discutir trade-offs entre métricas incompatibles
- Comunicar resultados a comités de auditoría con honestidad
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Trustworthy AI, Robustness, and Safety
Master · Responsible Ai
Strong alignment
This challenge maps to Trustworthy AI, Robustness, and Safety 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.
- Fairness Evaluation
Apply fairness evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Bias Analysis
Apply bias analysis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Pipeline Auditing
Apply pipeline auditing to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Data Visualization
Transform complex data into clear, insightful visual representations.
- Ethical Analysis
Apply ethical analysis 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.
Investigador/a de Seguridad en IA
Auditar tuberías completas de decisión automatizada con métricas de equidad y trade-offs reconocidos es perfil central de personas investigadoras de seguridad en IA aplicada a recursos humanos.
Este proyecto afina
- fairness-evaluation
- bias-analysis
- pipeline-auditing
Científico/a Aplicado/a de IA
Discutir incompatibilidades teóricas entre métricas y traducir a recomendaciones operativas es habilidad típica de investigación aplicada.
Este proyecto afina
- fairness-evaluation
- ethical-analysis
- bias-analysis
Científico/a de Datos
Construir embudos por grupo y comunicar a comités de auditoría es trabajo cotidiano de una persona data scientist en equipos de personas y de cumplimiento.
Este proyecto afina
- data-visualization
- pipeline-auditing
- python