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
Evaluación sistemática de prompts para extracción multilingüe
Recibes 2.000 reseñas reales anonimizadas (1.200 ES + 800 PT) con 6 atributos etiquetados (sentimiento, defecto reportado, talla, color, categoría, recomendación). Diseña un fra…
- Prompt Engineering
- Evaluation
- Multilingual NLP
Multidisciplinar - AnalysisIntermedioNuevo
Curación de Dataset y Recipe-tuning para Modelo Médico-Educativo Anonimizado
Recibirás un dump bruto de ~80.000 preguntas y respuestas educativas en castellano (calidad heterogénea) y un modelo base 7B. Diseña la receta de curación: deduplicación por has…
- Dataset Curation
- Supervised Fine Tuning
- Lora
Fine-Tuning Large Language Models - CodePrincipianteNuevo
Buscador semántico para la base de conocimiento interna de un banco
Recibes una exportación de 18.000 páginas (unos 90 MB de texto en castellano) y un benchmark anotado a mano con 50 consultas reales del equipo de Riesgos junto con los identific…
- Embedding Models
- Vector Search
- Pgvector
Multidisciplinar - 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 Develop in-demand professional skills.
Each challenge names the skills it strengthens. Over time, your profile fills with the competences a hiring manager would actually look for.
Why Ewance
- 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 - CodeIntermedioNuevo
Razonamiento visual para auditar etiquetado vial en delivery autónomo
Recibes 800 imágenes frontales de robot etiquetadas con respuestas a 12 preguntas estructuradas (¿hay rampa?, ¿hay peatón en la calzada?, ¿semáforo en verde?, etc.) y 200 imágen…
- Visual Question Answering
- Multimodal LLM
- Lora Fine Tuning
Visual Intelligence and Visual Reasoning - 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 - 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 - Browse challenges
Explore role
Strategy Analyst
Frame the business question, model the options, build the recommendation. From market sizing to competitive analysis, this role is where strategy consulting meets in-house decision-making.
- 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 - 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 - 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 - 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
Multidisciplinar Get recognized by recruiters and employers.
Credentials are blockchain-anchored via LearnCoin — tamper-evident, portable, link-shareable on LinkedIn and beyond.
Why Ewance
- 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 - 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 - 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 - 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 - 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 - 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 - CodePrincipianteNuevo
Aplica transfer learning para clasificar especies marinas en Chiloé
Recibes 1.200 imágenes (100 por especie) divididas en train/val/test 60/20/20. Compara: (a) ResNet-50 congelado + cabeza nueva, (b) descongelar últimas 2 capas + cabeza, (c) fin…
- Transfer Learning
- Fine Tuning
- Image Classification
Meta-Learning, Transfer Learning, and Multi-Task Learning - 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 - 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 - 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) - 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 - CodeIntermedioNuevo
Automatización de modelo de valoración para startup fintech B2B
Reconstruye el modelo financiero de la startup en Python con salida a Excel, manteniendo la familiaridad del formato para inversores pero ganando en automatización. El sistema d…
- Financial Modeling
- Python Programming
- Excel Automation
Multidisciplinar
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.



















































































