Informática
Retos de Ingeniería de Datos y Pipelines
Los retos de Ingeniería de Datos y Pipelines te sitúan en el centro del trabajo de mover datos de forma fiable desde la fuente hasta el insight. Desarrollarás habilidades en Fundamentos de ETL, Diseño de Pipelines de Datos y Data Wrangling, y escribirás SQL para Analítica y Modelos dbt mientras construyes DAGs de Airflow que orquestan el flujo.
A partir de ahí abordarás los temas más complejos — Streaming de Eventos con Kafka, Diseño Streaming-First, Arquitectura Lakehouse y Observabilidad de Datos — trabajando con Apache Spark y Optimización de Consultas Snowflake o BigQuery. Cada reto que resuelvas te otorga una credencial verificada para mostrar a los reclutadores.
- CodeIntermedioNuevo
Saga de envíos cross-border para operador logístico LATAM
Modela el flujo Envío con sus 4 pasos (reserva inventario, declaración aduanera, asignación de transporte, emisión de factura). Decide entre saga orquestada (con un orchestrator…
- Saga Pattern
- Go Programming
- Kafka
Event-Driven Architecture - CodeIntermedioNuevo
Operar Spark en EKS para una marca de moda en Arteixo
Diseña la plataforma: Spark on Kubernetes operator, autoscaling con Karpenter, mix de nodos on-demand + spot, gestión de Shuffle externo (S3 o disco efímero), observabilidad con…
- Spark
- Kubernetes
- Infrastructure As Code
Big Data and Data-Intensive Systems - CodePrincipianteNuevo
Pipeline puro en OCaml para análisis genómico en CONACYT
Modela los tipos: Lectura, ParLectura, Alineamiento, Variante. Implementa 4 etapas (control de calidad, alineamiento, llamada de variantes, anotación) como funciones puras compo…
- Ocaml
- Pure Functions
- Algebraic Data Types
Functional Programming - CodeIntermedioNuevo
CQRS para portal cliente en banca corporativa
Modela el módulo Saldos con sus comandos (MovimientoRegistrado, AjusteContabilizado) y consultas (SaldoActual, ExtractoPorRango, MovimientosPorReferencia). Implementa el write-m…
- Cqrs
- Java
- Kafka
Event-Driven Architecture Practice your coursework on real scenarios.
Every challenge is shaped from real-world context — not generic exercises. The work mirrors what your degree prepares you for.
Why Ewance
- CodePrincipianteNuevo
Idempotencia y consumidores en cola de pagos LATAM
Audita los 6 consumidores actuales (Java/Spring) y clasifica por estrategia: lectura/escritura, side-effects externos, agregación. Diseña el patrón de idempotencia: clave (event…
- Idempotency
- Kafka
- Java
Multidisciplinar - AnalysisPrincipianteNuevo
Análisis de Operación de una Cadena Logística en el Puerto de Valencia
Recibes 18 meses de datos operativos (alrededor de 1,2 millones de envíos) con columnas de ruta, transportista, tipo de mercancía, ventana horaria y desviaciones registradas. Re…
- Exploratory Data Analysis
- Data Wrangling
- Regression
Applied Data Analysis and Practical Data Science - AnalysisIntermedioNuevo
Diagnosticar contención en un broker de mensajes para banca hispana
Configura un entorno espejo con 3 brokers Kafka, 14 servicios consumidores y un generador de carga que reproduce el patrón observado en producción. Instrumenta con OpenTelemetry…
- Kafka
- Distributed Tracing
- Performance Analysis
Distributed Systems - AnalysisPrincipianteNuevo
Detección de Anomalías de Consumo Eléctrico en una Bodega de La Rioja
Recibes 18 meses de lecturas de contadores inteligentes a granularidad de 15 minutos para 6 puntos de consumo, junto con el calendario de producción y temperatura ambiente. Limp…
- Anomaly Detection
- Exploratory Data Analysis
- Data Wrangling
Applied Data Analysis and Practical Data Science - Browse challenges
Explore role
Product Manager
Ship product that solves real user problems. Combine user research, prototyping, and stakeholder alignment to turn ambiguous briefs into measurable wins — the role at the centre of modern software teams.
- CodeIntermedioNuevo
Recomendador de Repuestos para una Distribuidora Industrial en Monterrey
Recibes 36 meses de pedidos (alrededor de 950.000 líneas) con cliente, referencia, fecha y cantidad. Construye dos baselines (popularidad global y popularidad por segmento de cl…
- Recommender Systems
- Collaborative Filtering
- Model Evaluation
Multidisciplinar - DesignSéniorNuevo
Diseño de Arquitectura Event-Driven para Plataforma de Pagos
Facilita un event storming de 2 días con 8 participantes (devs + product + compliance). Modela el dominio: 32 eventos identificados, 8 bounded contexts. Elige broker con análisi…
- Event Driven Architecture
- Event Storming
- Kafka
Software Architecture - AnalysisPrincipianteNuevo
Estudio de Estacionalidad de Reservas en un Resort de Riviera Maya
Recibes 4 años de reservas semanales por propiedad y por canal (directo, agencia, OTA — online travel agency, agencia de viajes online), más un calendario de eventos locales. De…
- Time Series Analysis
- Forecasting
- Data Wrangling
Applied Data Analysis and Practical Data Science - CodeIntermedioNuevo
Pronóstico de Demanda Diaria para una Bodega Atacameña
Recibes 4 años de demanda diaria por 12 familias de producto, calendario de mantenimientos programados de las dos faenas principales y precio mensual del cobre. Construye un mod…
- Time Series Forecasting
- Feature Engineering
- Gradient Boosting
Applied Machine Learning Build a verifiable portfolio.
Submissions become evidence. Reviewers with shipping experience score against a rubric; the result becomes a credential anyone can verify.
Why Ewance
- AnalysisPrincipianteNuevo
Diagnóstico de Abandono en una Plataforma de Streaming Hispanohablante
Recibes un volcado anonimizado de 180.000 cuentas con 18 meses de eventos (registros, sesiones, suscripciones, cancelaciones) y un diccionario de variables. Limpia el dataset (v…
- Data Wrangling
- Exploratory Data Analysis
- Feature Engineering
Applied Data Analysis and Practical Data Science - CodeIntermedioNuevo
Detección de fraude por red de llamadas en una telco LATAM
Recibes una semana de Call Detail Records (CDR) anonimizados con cerca de 3.000 millones de aristas (origen, destino, marca de tiempo, duración) y un conjunto de etiquetas de fr…
- Graph Features
- Fraud Detection
- Xgboost
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Pipeline de stream processing con Kafka + Flink para fraude en fintech
Diseña el pipeline: ingesta desde el bus de transacciones (Kafka), enriquecimiento con state store (RocksDB embebido en Flink), aplicación de 8 reglas de fraude (windowed aggreg…
- Stream Processing
- Kafka
- Flink
Big Data and Data-Intensive Systems - CodePrincipianteNuevo
Migra ETL legacy a dbt para un banco español de tamaño medio
Recibirás los 15 procedimientos almacenados originales en PL/SQL, su esquema fuente y el data warehouse destino vacío en Snowflake. Reescribe cada procedimiento como un modelo d…
- Dbt
- SQL
- Data Modeling
Data Engineering and Big Data Systems - CodeIntermedioNuevo
Construye un pipeline de eventos de checkout para un marketplace LATAM
Recibirás un dataset de muestra con 5 millones de eventos crudos en formato JSON (pago, web, móvil) más el esquema objetivo de la tabla de hechos checkout_fact. Construye un pip…
- Apache Spark
- Airflow
- Streaming Pipelines
Data Engineering and Big Data Systems - CodeIntermedioNuevo
Genera resúmenes visuales de partidos para un medio deportivo mexicano
Recibirás 30 partidos completos anotados con timestamps de eventos (gol, tiro, falta, sustitución, tarjeta). Entrena un modelo de detección de eventos basado en un encoder visua…
- Video Understanding
- Temporal Action Detection
- Clip
Deep Learning for Computer Vision - CodeIntermedioNuevo
Optimización de procesamiento de datos de sensores eólicos en Pamplona
Tu equipo de tres personas debe diseñar y prototipar una migración del pipeline actual a una arquitectura de nube híbrida. Debes procesar 50 GB diarios de datos de sensores de v…
- Distributed Computing
- Cloud Migration
- Stream Processing
Multidisciplinar - AnalysisPrincipianteNuevo
Reduce el coste de Snowflake en una fintech mexicana 30 por ciento
Recibirás un export anonimizado de query_history y warehouse_metering_history de los últimos 90 días (alrededor de 4 millones de queries). Analiza patrones: queries más caros, w…
- Snowflake
- SQL
- Cost Optimization
Data Engineering and Big Data Systems - CodeIntermedioNuevo
Entrenamiento distribuido del scoring de riesgo en banca minorista
Recibes un subconjunto anonimizado de 20 millones de operaciones y un cluster Spark con 8 nodos para los experimentos. Diseña la pipeline en dos fases: ingeniería de features di…
- Distributed Training
- Spark
- Xgboost
Machine Learning at Scale - CodePrincipianteNuevo
Implementa observabilidad de datos para una AdTech española
Recibirás metadatos y muestras de 10 tablas críticas (logs de impresiones, clicks, conversiones, bidstream). Diseña e implementa monitores de observabilidad de datos para cuatro…
- Data Observability
- Data Quality
- Monitoring
Data Engineering and Big Data Systems - CodePrincipianteNuevo
Clasificador de Tickets de Soporte para una SaaS de Málaga
Recibes 40.000 tickets históricos en español con la categoría asignada por agentes humanos (con ruido conocido — la propia gerencia estima un 8% de errores de etiquetado). Limpi…
- Text Classification
- Embeddings
- Model Evaluation
Applied Machine Learning - DesignPrincipianteNuevo
Procesamiento por lotes de logs energéticos en una utility del IBEX
Recibes un mes de eventos (cerca de 135.000 millones de registros) en formato Parquet y acceso a un cluster Spark. Diseña la arquitectura objetivo: ingesta unificada en Delta La…
- Spark
- Delta Lake
- Data Engineering
Machine Learning at Scale
Cómo funciona
Del briefing al certificado, en seis pasos.
Paso 01
Explora retos alineados con tus estudios.
Paso 02
Acepta el que encaja con tus metas.
Paso 03
Trabájalo con la guía del AI Copilot.
Paso 04
Envíalo para una evaluación estructurada.
Paso 05
Consigue una credencial verificada.
Paso 06
Añádela a LinkedIn con un solo clic.
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Equipos del sector tras una década de briefings prácticos
¿Reclutando de este grupo?
Patrocina un reto y conoce candidatos a través de su trabajo real.
Los equipos de la industria pueden diseñar briefings en torno a las habilidades que buscan, y evaluar a los estudiantes por entregables puntuados con rúbrica — no por currículums.