Evaluación end-to-end de un sistema LLM en producción
Visión general
De qué trata este proyecto.
Analiza 2000 conversaciones, métricas y los 50 peores casos de un LLM de atención al cliente. Reporta hallazgos y obtén un certificado verificable.
El escenario
La empresa gestiona unas 40.000 conversaciones mensuales con un equipo humano de 80 agentes en backup; cualquier sobreconfianza en el asistente expone a clientes vulnerables a malas experiencias y a la empresa a sanciones del regulador.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Diseñar y ejecutar una evaluación end-to-end de un asistente LLM en producción combinando métricas automáticas, evaluación humana y análisis de errores.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Combinar métricas automáticas y evaluación humana de forma rigurosa
- Diseñar muestreo estratificado representativo
- Construir taxonomías de errores útiles para mejora
- Comunicar resultados ambiguos a dirección sin sobrevender ni subestimar
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
AI Measurement and Evaluation
Master · Responsible Ai
Strong alignment
This challenge maps to AI Measurement and Evaluation 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.
- Model Evaluation
Apply model evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Human Evaluation
Apply human evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Llm Agents
Apply llm agents to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Error Analysis
Apply error analysis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Experimental Design
Apply experimental design to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Stakeholder Communication
Apply stakeholder communication 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.
Científico de Datos Aplicado a IA
Evaluar end-to-end un sistema LLM en producción combinando varios métodos y comunicar la realidad a dirección es trabajo nuclear del rol aplicado.
Este proyecto afina
- model-evaluation
- human-evaluation
- experimental-design
Investigador de Seguridad de IA
El análisis de los peores casos y la construcción de taxonomías de errores son palancas directas del rol de AI Safety Researcher en LLMs en producción.
Este proyecto afina
- error-analysis
- llm-agents
- model-evaluation
Ingeniero de NLP
La evaluación rigurosa de sistemas conversacionales es competencia diferencial de un NLP Engineer senior dentro de equipos de producto.
Este proyecto afina
- llm-agents
- human-evaluation
- error-analysis