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.
- 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 - 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 - 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
Detección de Defectos en Soldadura para una Planta Tier-1 de Vigo
Recibes 6.500 imágenes RX anotadas (bounding boxes de tres tipos de defecto: poro, falta de fusión, inclusión). Entrena un detector moderno (DETR — Detection Transformer o YOLO-…
- Object Detection
- Deep Learning
- Pytorch
Multidisciplinar 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
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
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.



















































































