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.
- CodePrincipianteNuevo
Construye un RAG sobre documentación de producto SaaS
Recibes los 400 artículos en Markdown (mezcla ES/EN), 80 preguntas reales de soporte con respuestas-oro y referencia al artículo de origen. Implementa: (1) chunking semántico co…
- Retrieval Augmented Generation
- Embedding Retrieval
- Hybrid Search
Retrieval-Augmented Generation - ResearchSéniorNuevo
Aislamiento vectorial multitenant para un asistente B2B regulado
Construye una prueba de concepto en el almacén vectorial que elijas (Pinecone o Qdrant — escoge uno y justifica) que soporte 10 clientes simulados con 1.000 vectores cada uno. I…
- Multi Tenant Isolation
- Vector Databases
- Threat Modeling
Vector Databases and Embeddings - 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 - CodeIntermedioNuevo
Prototipa un sistema multi-agente de soporte L1 para una telco anonimizada
Recibirás 200 tickets anonimizados (mezcla ES/PT) con su resolución humana como referencia. Implementa 3 agentes: triaje (clasifica intent), resolución (intenta resolver con bas…
- Multi Agent Systems
- Agent Orchestration
- LLM Applications
Multi-Agent Systems 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
- CodeIntermedioNuevo
Asistente operativo para una bodega de tamaño medio
Construye una aplicación web Progressive Web App (PWA) con backend en Python y base de conocimiento estructurada (200 documentos curados) sobre tratamientos, fenología y normati…
- Software Engineering
- Retrieval Augmented Generation
- Full Stack Development
AI Software Engineering Group Project - ResearchIntermedioNuevo
Evalúa fielmente un RAG médico con RAGAS y juicio clínico
En equipo de 2, recibes el RAG actual (caja negra), un corpus de 1.200 guías de práctica clínica argentinas y 200 preguntas reales con respuestas-oro escritas por 2 médicos. Dis…
- Retrieval Augmented Generation
- Evaluation
- Ragas
Retrieval-Augmented Generation - CodeIntermedioNuevo
Implementa observabilidad end-to-end para un sistema de RAG en producción
Recibirás el código del sistema RAG (LangChain + OpenSearch + un LLM open-source) y 800 traces (trazas) etiquetadas como buenas o malas por el equipo. Implementa: (1) instrument…
- Observability
- RAG
- Opentelemetry
ML Engineering and Production ML - 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
Retrieval-Augmented Generation - 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.
- CodePrincipianteNuevo
Construye un asistente de soporte en español para una fintech bogotana
Recibirás 1.500 conversaciones anonimizadas y un catálogo de 90 plantillas de respuesta. Implementa: (1) clasificador de intent en español (BETO o XLM-RoBERTa) con 12 intents, (…
- Intent Classification
- RAG
- NLP Spanish
Natural Language Processing - CodeIntermedioNuevo
Diseña un sistema de question answering para una aseguradora valenciana
Recibirás los 3.800 documentos anonimizados más 400 preguntas anotadas con la respuesta y el span correcto. Implementa: (1) recuperador BM25 + multilingual-e5 sobre chunks de 30…
- Question Answering
- RAG
- Transformers
Neural Networks for NLP - CodeSéniorNuevo
RAG Multimodal para Agencia Creativa en São Paulo
Recibirás 25.000 documentos heterogéneos (PDFs, imágenes, audios cortos) y los logs de preguntas reales (anonimizadas) que los creativos hicieron al wiki interno. Diseña ingesta…
- RAG
- Multimodal LLM
- Vector Databases
Generative AI - ResearchSéniorNuevo
RAG agéntico con tool use sobre datos de un laboratorio foundation
En equipo de 2, recibes un corpus de 5.000 documentos enterprise simulados (PDF + tablas), 100 preguntas mixtas (40 retrieval puro, 30 cálculo puro, 30 mixtas) con respuesta-oro…
- Retrieval Augmented Generation
- Agent Design
- Tool Use
Retrieval-Augmented Generation 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
RAG legal con re-ranking sobre 50k cláusulas anonimizadas
En equipo de 2, recibes 50k cláusulas etiquetadas por tipo (jurisdicción, indemnización, exclusividad, etc.) y 120 consultas reales de abogados con el precedente-oro. Implementa…
- Retrieval Augmented Generation
- Re Ranking
- Embedding Retrieval
Retrieval-Augmented Generation - AnalysisPrincipianteNuevo
Optimizar el coste de embeddings de un asistente RAG para soporte SaaS
Recibes: (a) la pipeline actual (re-embedding completo ante cualquier cambio de artículo, OpenAI text-embedding-3-large, 3.072 dimensiones) con un mes de logs de coste, (b) una …
- Embedding Models
- Cost Optimization
- Change Detection
Vector Databases and Embeddings - CodeIntermedioNuevo
Construye un agente RAG vertical para una consultora estratégica
Construirás un agente RAG con LangChain o LlamaIndex (elige y justifica): ingesta de PPTX/PDF, chunking sensible al documento, indexación híbrida (BM25 + embeddings con OpenAI o…
- RAG
- Langchain
- Vector Search
LLM Application Development - CodeIntermedioNuevo
Agente conversacional asistente para soporte interno con razonamiento
Recibes una base de 400 documentos internos y 80 preguntas reales con respuesta correcta etiquetada. Diseña un agente que combine recuperación (embeddings + búsqueda vectorial) …
- LLM Agents
- Retrieval Augmented Generation
- Prompt Engineering
Artificial Intelligence: Principles and Techniques - 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
Computational Semantics
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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¿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.



















































































