Extracción de entidades y resumen automático de contratos de suministro para startup logística portuaria
Visión general
De qué trata este proyecto.
Extracción de entidades y resumen automático de contratos de suministro para startup logística portuaria. Beginner-friendly challenge in code. Writing produc...
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
¿Cómo reducir el tiempo de revisión legal de contratos de suministro de 45 a 5 minutos mediante extracción automática de entidades y generación de resúmenes ejecutivos, manteniendo una tasa de error inferior al 5% en cláusulas críticas?
This is not a coding exercise. It is the work a software engineer does between a Jira ticket and a merged PR. That distinction matters to every hiring manager who has seen candidates solve LeetCode problems and none who have shipped production code under real constraints.
When you finish, you will have something most graduates do not: a real-world deliverable, verified by Ewance, that you can show to a hiring manager and say "I did this. Here is the proof."
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar técnicas de reconocimiento de entidades nombradas (NER) a documentos legales en español con terminología de dominio específico
- Comparar el rendimiento de enfoques basados en reglas, modelos tradicionales de NLP y modelos de lenguaje grande (LLMs) para una tarea de extracción estructurada
- Evaluar la calidad de extracción mediante métricas de precisión, exhaustividad (recall) y medida F1 adaptadas a la relevancia de negocio de cada tipo de entidad
- Documentar las limitaciones de un prototipo de NLP y proponer un roadmap de mejora realista para una startup con recursos limitados
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Text Analytics and Natural Language Processing
Master · Data
Strong alignment
This challenge maps to Text Analytics and Natural Language Processing 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.
- Natural Language Processing
Apply natural language processing to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Named Entity Recognition
Apply named entity recognition to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Document Processing
Apply document processing to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python Programming
Apply python programming to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Information Extraction
Apply information extraction 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.
Analista de Procesos de Negocio
La experiencia en mapear un proceso manual (revisión de contratos), cuantificar su ineficiencia y diseñar una solución de automatización parcial prepara para roles que optimizan operaciones mediante tecnología en empresas en crecimiento.
Este proyecto afina
- information-extraction
- document-processing
- python-programming
Consultor de Transformación Digital
La capacidad de identificar cuellos de botella en startups, prototipar soluciones de NLP y documentar un roadmap de implementación realista con recursos limitados es central en consultoría de transformación digital para pymes y startups.
Este proyecto afina
- natural-language-processing
- information-extraction
- python-programming
Ingeniero de NLP
El trabajo con documentos reales, la extracción de entidades en español con terminología especializada y la evaluación de enfoques híbridos (reglas + ML + LLM) reflejan las decisiones técnicas diarias de un ingeniero de NLP en producto.
Este proyecto afina
- named-entity-recognition
- natural-language-processing
- python-programming