IA y Datos
Retos de IA Generativa y LLMs
Los retos de IA Generativa y LLMs te sitúan en el centro del trabajo de construir con grandes modelos de lenguaje. Desarrollarás habilidades en patrones de prompt, prompting few-shot, cadena de razonamiento (chain-of-thought) e integración de APIs de LLM, aprendiendo cómo se comportan estos modelos antes de escalarlos.
A partir de ahí abordarás los temas más complejos — arquitecturas RAG, fundamentos de bases de datos vectoriales, fine-tuning y versionado de prompts — poniendo guardrails de LLM y evaluación de LLMs alrededor de cada despliegue como lo hacen los equipos de IA. Cada reto que resuelvas te otorga una credencial verificada para mostrar a los reclutadores.
- ResearchIntermedioNuevo
QLoRA en GPU Modesta para Lab de Modelos Abiertos en Málaga
Recibirás un dataset de instrucciones en castellano (~30.000 ejemplos) y acceso a una RTX 4090 (24GB). Entrena el modelo 13B con (a) QLoRA 4-bit (NF4 + double quantization) y (b…
- Qlora
- Lora
- LLM Evaluation
Fine-Tuning Large Language Models - CodeIntermedioNuevo
Transcribe y analiza llamadas de soporte con un encoder + decoder
Recibirás 4.000 llamadas anonimizadas en español (8 segundos a 12 minutos) con etiquetas de motivo (12 categorías) y sentimiento (positivo/neutro/negativo). Implementa el pipeli…
- Asr
- Whisper
- Transformers
Deep Learning - DesignPrincipianteNuevo
Onboarding Self-Service para SaaS Vertical de Hotelería
Mapea el onboarding actual con un CSM (graba 3 sesiones reales con su permiso). Diseña el wizard self-service: 7 pasos (cuenta, propiedad, integración PMS, importar histórico, c…
- Saas Architecture
- User Onboarding
- API Integration
Engineering Software as a Service - CodeIntermedioNuevo
Asistente de investigación legal multi-agente
Diseñarás dos arquitecturas: (A) un único agente con todas las herramientas y (B) un sistema multi-agente con coordinador y 3 especialistas (recuperación, análisis, redacción). …
- Multi Agent Systems
- Retrieval Augmented Generation
- LLM Agents
AI Agents and LLM-Based Agents 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
- ResearchIntermedioNuevo
Diseña un eval set adversarial para un LLM de consejero financiero
Diseñarás un eval set de 200 casos adversariales categorizados (consejo riesgoso, sesgo, filtración de información, idioma no estándar, jailbreak). Para cada caso definirás resp…
- LLM Evaluation
- Red Teaming
- Prompt Engineering
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Embeddings Distribucionales en Español Médico para una Aseguradora de Salud Argentina
Recibes un corpus anonimizado de 800.000 descripciones diagnósticas en español y un conjunto de evaluación de 600 pares (descripción, código CIE-10 — Clasificación Internacional…
- Distributional Semantics
- Embeddings
- Information Retrieval
Multidisciplinar - DesignSéniorNuevo
Arquitectura RAG escalable para conocimiento corporativo en banca
En equipo de 2-3, recibes especificación de 3 fuentes piloto (intranet, compliance, productos) con 8.000 documentos en total, modelo de permisos por rol (4 roles) y un set de 60…
- Retrieval Augmented Generation
- Vector Databases
- System Architecture
Multidisciplinar - CodePrincipianteNuevo
Asistente conversacional para aprender inglés con CALL
Diseñarás el asistente con (1) prompts del sistema para sostener conversación al nivel CEFR del usuario, (2) detección y categorización de errores (gramática, vocabulario, fluid…
- Computer Assisted Language Learning
- LLM Agents
- Prompt Engineering
Multidisciplinar - 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.
- ResearchPrincipianteNuevo
Síntesis de voz expresiva para audiolibros infantiles en español
Recibes 6 horas de grabaciones de narradores profesionales cedidas para fine-tuning, los textos de 3 libros piloto y acceso al modelo XTTS preentrenado. Genera narración complet…
- Text To Speech
- Prosody Modeling
- User Research
Multidisciplinar - ResearchIntermedioNuevo
Constitutional AI para reducir respuestas tóxicas en un asistente legal
En equipo de 2, recibes el asistente actual (caja negra accesible por API), 200 prompts adversariales en español (preguntas que podrían escalar a consejo legal directo, o que in…
- Constitutional Ai
- Rlhf
- Alignment
Machine Learning from Human Preferences (RLHF and Alignment) - CodeIntermedioNuevo
Generar variaciones de producto con difusión condicionada
Recibirás 4.000 pares de (boceto, foto real) de la marca, anotados con descripción del material. Partirás de Stable Diffusion XL y aplicarás un fine-tuning con ControlNet para c…
- Diffusion Models
- Controlnet
- Lora Fine Tuning
Advanced Deep Learning - CodeIntermedioNuevo
Construye una pipeline seq2seq para corrección automática de texto en una EdTech
Recibirás 22.000 pares (texto con errores → texto corregido) en español neutro de redacciones estudiantiles. Implementa: (1) baseline con reglas + LanguageTool, (2) fine-tuning …
- Seq2seq
- Transformers
- Fine Tuning
Neural Networks for NLP 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
- CodeIntermedioNuevo
Fine-tunea un transformer para clasificación legal en una LegalTech madrileña
Recibirás 18.000 cláusulas anotadas con 24 categorías. Implementa: (1) baseline TF-IDF + regresión logística, (2) fine-tuning de XLM-RoBERTa-large, (3) técnicas de regularizació…
- Transformers
- Fine Tuning
- Text Classification
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Sistema de Preguntas Sobre Documentación Técnica para una SaaS de Valencia
Recibes la documentación oficial (PDFs y Markdown) y 300 preguntas históricas con respuesta de referencia escrita por soporte humano. Diseña el pipeline RAG: chunking sensato (p…
- Retrieval Augmented Generation
- Embeddings
- LLM Prompting
Multidisciplinar - CodePrincipianteNuevo
Versionado y A/B testing de prompts en producción para asistente verticalizado
Diseñarás un sistema con: (1) repositorio Git de prompts versionados con tags semánticos, (2) servicio que recibe traffic y reparte entre A y B según política, (3) registro de c…
- Prompt Versioning
- Ab Testing
- LLM Application Development
LLM Application Development - CodeIntermedioNuevo
Construye un buscador visual + texto para una marca de calzado en Elche
Recibirás un catálogo de 4.500 SKU (Stock Keeping Unit — unidad de mantenimiento de inventario) con imágenes y descripciones en español, más 200 consultas reales de clientes. Im…
- Multimodal Ml
- Embeddings
- Vector Search
Multimodal Machine Learning - ResearchIntermedioNuevo
Diseña una evaluación honesta de un LLM generativo para una EdTech
Recibirás un dataset propio de 800 problemas de matemáticas de 7º a 10º grado etiquetados por tema (álgebra, geometría, estadística) y dificultad. Diseña una evaluación multi-di…
- LLM Evaluation
- Prompt Engineering
- LLM As Judge
Deep Generative Models - CodeIntermedioNuevo
Adaptación de un reconocedor neuronal al español rioplatense para asistente bancario
Recibes un modelo base abierto (Whisper small en español o un Wav2Vec2 fine-tuneado al español), un dataset interno anonimizado de 60 horas de audio rioplatense con transcripcio…
- Speech Recognition
- Fine Tuning
- Lora
Multidisciplinar - AnalysisPrincipianteNuevo
A/B test de chain-of-thought para soporte técnico
Recibes 200 consultas reales del soporte telco (anonimizadas) clasificadas en simples (n=120) y complejas (n=80), con respuestas-oro escritas por un ingeniero senior. Implementa…
- Prompt Engineering
- Chain Of Thought
- Evaluation
Prompt Engineering - CodeSéniorNuevo
Instruction Tuning Multimodal para Soporte Técnico en São Paulo
Recibirás ~9.000 tickets anonimizados con foto + descripción + diagnóstico humano correcto. Aplica instruction tuning sobre un VLM de 7B-9B parámetros usando LoRA. Diseña el for…
- Instruction Tuning
- Multimodal LLM
- Lora
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Construye un traductor ES→EN para subtítulos de un grupo de medios en Madrid
Recibes 200.000 pares ES↔EN de subtítulos profesionales del último año (anonimizados sin datos personales). Fine-tunea NLLB-200-distilled-600M con LoRA (Low-Rank Adaptation — ad…
- Neural Machine Translation
- Lora Fine Tuning
- Bleu Evaluation
Multidisciplinar - CodePrincipianteNuevo
Construye un buscador semántico para una biblioteca jurídica española
Recibirás el corpus indexable, 40 consultas reales anonimizadas de despachos y 8 juicios de relevancia (top-10 anotados) por consulta hechos por una persona jurista colaboradora…
- Information Retrieval
- Neural Retrieval
- Bm25
Information Retrieval and Search - CodeSéniorNuevo
Genera mamografías sintéticas para balancear datasets en biotech catalana
Trabajen en equipo de 2. Reciben 18.000 mamografías reales (1.500 positivas, 16.500 negativas) con BI-RADS scoring. Entrenen un Stable Diffusion 1.5 con LoRA condicionado en BI-…
- Generative Models
- Stable Diffusion
- Lora Fine Tuning
Machine Learning for Imaging and Medical Image Analysis - DesignIntermedioNuevo
Diseña la UX de un producto multimodal de IA para una startup de Ciudad de México
Diseña en Figma el flujo de la app: (1) cómo el estudiante elige modalidad de entrada (voz, texto, foto), (2) cómo se muestra la respuesta multimodal, (3) cómo se corrigen error…
- Multimodal Ml
- Ux Design
- Product Design
Multimodal Machine Learning
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.
Familias de competencias relacionadas
Explorar todas las competenciasEquipos 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.



















































































