IA y Datos
Retos de Ingeniería de ML y MLOps
Los retos de Ingeniería de ML y MLOps te sitúan en el centro del trabajo de sacar modelos de los notebooks y llevarlos a producción. Desarrollarás habilidades construyendo Pipelines de ML, Empaquetado de Modelos y Despliegue de Modelos, y entendiendo la diferencia entre Entrenamiento vs Servicio, mientras registras tu trabajo en MLflow.
A partir de ahí abordarás los temas más complejos — Monitorización de Modelos, Detección de Drift y Re-entrenamiento Automático, Pipelines de Kubeflow, Despliegue en el Edge y Optimización ONNX — con Tracking de Experimentos con Weights & Biases y Despliegue ML en Producción como los equipos reales de MLOps. Cada reto que resuelvas te otorga una credencial verificada para mostrar a los reclutadores.
- CodePrincipianteNuevo
Detecta defectos en aceitunas para una conservera murciana
Recibes 12.000 imágenes etiquetadas (3.000 por clase) capturadas con cámara industrial sobre fondo controlado. Entrena un MobileNetV3-Small fine-tuneado desde ImageNet. Reporta …
- Image Classification
- Transfer Learning
- Data Augmentation
Machine Perception - AnalysisPrincipianteNuevo
Auditoría de Latencia y Energía para Cámara Conservera en Murcia
Recibirás un modelo de clasificación binaria (defecto/no defecto) entrenado en envases metálicos, junto con 5.000 imágenes de test. Despliega el mismo modelo en las tres platafo…
- Edge Deployment
- Benchmarking
- Tensorrt
Edge ML and On-Device Machine Learning - AnalysisPrincipianteNuevo
Audita un modelo de scoring crediticio buscando sesgos por región
Recibes el modelo entrenado (random forest) y un set de validación anonimizado de 20.000 solicitudes con etiqueta verdadera y atributo de región (5 grupos). Calcula tasa de apro…
- Fairness Metrics
- Model Evaluation
- Bias Auditing
Machine Learning (Undergraduate) - CodeIntermedioNuevo
Construye un pipeline CI/CD de ML para una insurtech de Ciudad de México
Recibirás el código de un modelo de scoring de suscripción (XGBoost) y acceso a un repositorio Git, GitHub Actions y un clúster de pruebas. Implementa: (1) pipeline de entrenami…
- Ci Cd
- Model Deployment
- Mlflow
ML Engineering and Production ML 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
- ResearchSéniorNuevo
Aprende estructura causal en una red de riesgo fintech
En equipo de 2-3, recibes 38.000 solicitudes con 47 features de onboarding, default a 90 días y un subconjunto de 1.200 solicitudes con etiquetado de exámenes manuales por el eq…
- Bayesian Networks
- Structure Learning
- Causal Inference
Probabilistic Graphical Models - CodePrincipianteNuevo
Segmentación de Hojas de Olivo Enfermas en Jaén
Recibes 2.400 fotos anotadas con máscara de zona afectada y etiqueta de enfermedad (tres clases + sana). Entrena un U-Net ligero (encoder MobileNetV3 small o ResNet18) para segm…
- Semantic Segmentation
- Cnn
- Deep Learning
Multidisciplinar - CodePrincipianteNuevo
Predice el abandono mensual de una academia de idiomas online
Recibes un dataset anonimizado con 60.000 filas (una por persona-mes) y unas 25 features: minutos de clase, lecciones completadas, notas en evaluaciones, plan de pago y país. El…
- Supervised Learning
- Logistic Regression
- Gradient Boosting
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Búsqueda vectorial a escala para catálogo de gran retailer
Recibes un subconjunto representativo de 2 millones de productos con descripciones multilingües (español, inglés, portugués), 30.000 consultas de búsqueda anonimizadas con clics…
- Vector Search
- Embeddings
- Distributed Indexing
Machine Learning at Scale - Browse challenges
Explore role
Pricing Strategist
Set the price that captures value without leaving sales on the table. Demand modelling, willingness-to-pay research, and the disciplined experimentation that turns pricing into a competitive advantage.
- CodeIntermedioNuevo
Pruning Estructurado para Cámara de Inspección de Acero en Monterrey
Recibirás un modelo de segmentación semántica (ResNet-50 + UPerNet) entrenado en 12.000 imágenes etiquetadas con 5 clases de defectos. Aplica pruning estructurado por canal (no …
- Structured Pruning
- Knowledge Distillation
- Edge Deployment
Edge ML and On-Device Machine Learning - CodePrincipianteNuevo
Imitation learning para pick-and-place en línea de envasado
Recibes 200 demostraciones del operador (trayectorias estado-acción) sobre 4 variantes de frasco capturadas en simulación PyBullet calibrada. Implementa behavior cloning con red…
- Imitation Learning
- Behavior Cloning
- Robot Learning
Robot Learning - AnalysisPrincipianteNuevo
Inferencia variacional sobre tickets de soporte SaaS
Recibes ~84.000 tickets etiquetados solo por canal (chat, email, in-app). Limpia y tokeniza con preservación bilingüe (es/en), ajusta LDA con inferencia variacional para K en {1…
- Variational Inference
- Topic Modeling
- NLP
Probabilistic Graphical Models - CodeIntermedioNuevo
Predicción de Trayectorias para una Flota Logística en Puebla
Recibes 60 horas de datos de patio (poses 10 Hz de 18 vehículos manuales y 4 autónomos, mapa lógico del patio en formato Lanelet2-like). Entrena un baseline kinemático (modelo d…
- Trajectory Prediction
- Sequence Models
- Pytorch
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
Detección de Fallas Vibracionales en Tractores en Mendoza
Recibirás 120 horas de datos IMU (acelerómetro de 3 ejes a 1kHz) etiquetados con 6 modos de falla más ‘sano’. Entrena un modelo (1D-CNN o TCN) con quantization-aware training y …
- Tinyml
- Time Series Ml
- Qat
Edge ML and On-Device Machine Learning - AnalysisPrincipianteNuevo
Auditoría de seguridad del módulo de detección de un vehículo autónomo
Recibes acceso al modelo de detección de peatones del cliente (caja negra: solo inferencia, no pesos), un dataset interno de 12.000 cuadros etiquetados y permiso para ejecutar p…
- Model Evaluation
- Adversarial Testing
- Safety Analysis
Robot Perception and Autonomy - ResearchSéniorNuevo
Detección de retinopatía diabética con calibración de incertidumbre
Recibes 6.000 retinografías anonimizadas etiquetadas en la escala internacional de gravedad (0 a 4) y un conjunto de validación adicional de 800 imágenes. Entrena un modelo de c…
- Medical Image Classification
- Uncertainty Calibration
- Vision Transformers
Visual Intelligence and Visual Reasoning - CodeSéniorNuevo
API pública de inferencia para un modelo de visión propio
Construye un servicio HTTP en Python (FastAPI) que reciba imágenes, las pase por el modelo de visión (proporcionado) y devuelva clasificación + confianza + boxes detectados. Imp…
- Software Engineering
- System Design
- Mlops
AI Software Engineering Group Project - AnalysisPrincipianteNuevo
Compara modelos de aprendizaje supervisado para predecir cancelaciones en un gimnasio
Recibirás el dataset (32.000 filas, 28 features, etiqueta cancelación en 30 días). Harás análisis exploratorio, ingeniería de features básica (no de juguete) y dividirás en trai…
- Supervised Learning
- Feature Engineering
- Model Evaluation
Multidisciplinar - CodePrincipianteNuevo
Detección de fraude de tarjeta para una fintech mexicana
Recibes nueve meses de autorizaciones anonimizadas (unos 6 millones de transacciones, con tasa de fraude del 0,3%) y el resultado de las reglas actuales por transacción. Divide …
- Classification
- Model Calibration
- Feature Engineering
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Etiquetado activo asistido por modelo para visión embarcada en AR/VR
Recibes un pool de 8.000 frames sin etiquetar de una sesión de mantenimiento real (anonimizada) y 500 frames etiquetados como semilla. Entrena un modelo base de detección 3D lig…
- Active Learning
- Object Detection
- Human In The Loop
Visual Intelligence and Visual Reasoning - CodeFundamentosNuevo
Clasifica reseñas de hoteles para una cadena en Canarias
Recibes 12.000 reseñas en español ya etiquetadas (3.000 por categoría). Construye un pipeline con TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency — frecuencia de término inver…
- Text Classification
- Tf Idf
- Logistic Regression
Machine Learning (Undergraduate) - AnalysisIntermedioNuevo
Modela progresión de diabetes para una aseguradora en Ciudad de México
Recibes histórico anonimizado de 80.000 asegurados con HbA1c, IMC, glucosa en ayunas, edad y comorbilidades en hasta 5 visitas. Construye dos modelos: (a) clasificador binario s…
- Survival Analysis
- Disease Progression
- Longitudinal Data
Machine Learning for Healthcare and Biomedicine - CodeIntermedioNuevo
Anonimización en streaming para cámaras de seguridad ciudadana
Recibes 4 horas de vídeo grabado en 1080p a 25 fps procedente de tres cámaras representativas (parking, vestíbulo comercial, andén de transporte) y un script de evaluación que m…
- Object Detection
- Real Time Video
- Privacy Engineering
Multidisciplinar - CodePrincipianteNuevo
Construye un pipeline ML reproducible para una startup de delivery en Medellín
Recibes un notebook con un modelo entrenado y unos 1.500 viajes de muestra. Refactoriza en módulos (data, features, train, eval), añade tracking con MLflow, define el pipeline c…
- Ml Pipelines
- Experiment Tracking
- Code Refactoring
Machine Learning in Practice - CodePrincipianteNuevo
MRF para segmentación de cultivos en agritech satelital
En equipo de 2-3, recibes 600 mosaicos Sentinel-2 (10m/píxel) con probabilidades por píxel del CNN (4 clases: sano, estrés hídrico, enfermo, suelo) y máscaras de verdad-terreno …
- Markov Random Fields
- Probabilistic Inference
- Image Segmentation
Probabilistic Graphical Models
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.



















































































