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.
- CodeSéniorNuevo
Política End-to-End de Conducción para un Reto de Karting Autónomo
Recibes 12 horas de demos del piloto humano (cámara frontal a 30 Hz + comandos), una pista replicada en CARLA y un baseline PID. Entrena una política de imitación (CNN ligera ti…
- Imitation Learning
- End To End Learning
- Pytorch
AI for Autonomous Vehicles - CodeIntermedioNuevo
Detección de fraude transaccional en pagos B2B
Recibirás 9 meses de transacciones anonimizadas (alrededor de 38 millones de eventos) con etiquetas de chargeback retroactivas. Construye features (velocidad, anomalía geográfic…
- Fraud Detection
- Gradient Boosting
- Feature Engineering
Multidisciplinar - CodePrincipianteNuevo
Wake-Word ‘Hola Casa’ con TinyML para Hogar Inteligente en Lisboa
Recibirás una base de 20 horas de wake-word (‘Hola Casa’ en ES y ‘Olá Casa’ en PT) más ~80 horas de habla negativa multilingüe. Entrena un modelo TinyML (DS-CNN, BC-ResNet o var…
- Tinyml
- Audio Ml
- Keyword Spotting
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Construye un detector de fraude end-to-end para una neobanca mexicana
Recibirás un dataset anonimizado de 1,2 millones de transacciones (3 % positivas) con metadatos de dispositivo, comercio y velocidad. Debes construir el pipeline completo: inges…
- Supervised Learning
- Feature Engineering
- Model Evaluation
AI/ML Practicum and Hands-on Lab 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
Segmenta lesiones de piel para teledermatología en zona rural
Recibirás 1.200 imágenes anotadas a nivel de píxel (combinando ISIC público y un subset cedido por la red, anonimizado) y 200 imágenes de validación con condiciones reales de ce…
- Image Segmentation
- Medical Imaging
- Pytorch
Image Processing and Computational Imaging - CodePrincipianteNuevo
Mapeo agrícola con dron autónomo para fitosanitario de precisión
Recibes datos de tres vuelos sobre la misma parcela de 18 hectáreas con tres semanas de separación entre vuelos. Cada vuelo aporta imágenes RGB+NIR georreferenciadas y etiquetas…
- Semantic Segmentation
- Remote Sensing
- Geospatial Data
Robot Perception and Autonomy - CodePrincipianteNuevo
Predice la demanda de turnos en una clínica dental con XGBoost
Recibirás 24 meses de histórico anonimizado (turnos, especialidad, sede, marketing, festivos, clima). Construirás features temporales (lags, medias móviles, festivos), evaluarás…
- Supervised Learning
- Feature Engineering
- Model Evaluation
Machine Learning (CS Elective) - CodeIntermedioNuevo
Construye un sistema de A/B testing de modelos para una plataforma de turismo
Recibirás dos modelos de personalización (modelo A en producción, modelo B candidato) y trazas históricas de 6 meses. Implementa: (1) servicio de routing que asigne usuarios a A…
- Ab Testing
- Experimentation Platform
- Python
ML Engineering and Production ML - Browse challenges
Explore role
Marketing Analyst
Plan and measure campaigns that grow the business. Funnel analytics, attribution, segmentation, and the rigorous measurement that lets marketing defend its budget at the leadership table.
- AnalysisPrincipianteNuevo
Inferencia bayesiana para tasas de impago en fintech
Recibes ~6.500 préstamos clasificados en 24 segmentos (combinaciones de ciudad, sector y monto) con etiqueta de default a 60 días. Modela las tasas con una jerarquía Beta-Binomi…
- Bayesian Inference
- Mcmc
- Hierarchical Models
Probabilistic Machine Learning - CodeSéniorNuevo
Dashboard de salud de modelos de ML para una scaleup
Construye un sistema con backend en Python, almacenamiento de series temporales (PostgreSQL con TimescaleDB), frontend en React y conectores ligeros para ingesta. El dashboard d…
- Mlops
- System Design
- Model Monitoring
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Clasifica reclamaciones de seguros con un modelo de lenguaje afinado
Recibirás 18.000 reclamaciones anonimizadas etiquetadas (urgencia 1-3, ramo en 12 categorías, flag fraude). Diseñarás el preprocesamiento de texto. Afinarás 2 modelos pre-entren…
- Deep Learning
- Transfer Learning
- NLP
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Reconocimiento de Productos en Estantería para un Distribuidor Retail en Bogotá
Recibes 9.000 fotos de estantería con bounding boxes y etiquetas a nivel SKU (220 SKUs distintos). Combina detección (DETR o YOLO) + clasificación fine-grained sobre el crop. Ev…
- Object Detection
- Fine Grained Classification
- Pytorch
Computer Vision 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
Adapta un clasificador few-shot para una startup biotech de Barcelona
Recibes un meta-train set de 60 tareas (clasificación binaria sobre cultivos similares, ~500 imágenes/tarea) y 10 tareas meta-test con solo 5 ejemplos por clase (5-shot) y query…
- Meta Learning
- Few Shot Learning
- Prototypical Networks
Meta-Learning, Transfer Learning, and Multi-Task Learning - CodeSéniorNuevo
Construye un modelo deep learning para EHR en biotech de Barcelona
Recibes 5.000 pacientes anonimizados con trayectorias de hasta 24 meses pre-tratamiento + outcome a 12 meses post-tratamiento (respondedor vs no). Construye un modelo deep learn…
- Deep Learning For Ehr
- Clinical Data
- Transformer Models
Machine Learning for Healthcare and Biomedicine - CodeSéniorNuevo
Fusión LiDAR-cámara para detección de personas en mina autónoma
Recibes un dataset etiquetado con 8.000 cuadros de un tajo simulado y 2.000 cuadros reales grabados en una mina del norte de Chile, cada uno con nube de puntos LiDAR sincronizad…
- Sensor Fusion
- Lidar Processing
- Object Detection
Robot Perception and Autonomy - CodeSéniorNuevo
Optimiza la latencia de inferencia de un LLM para un banco IBEX-35 anonimizado
Recibes el modelo base (Llama-3-13B o equivalente), 500 prompts representativos en español y acceso a una máquina con una GPU A100 de 40GB. Implementa y mide tres optimizaciones…
- LLM Inference
- Quantization
- Gpu Optimization
Machine Learning Systems - 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 - ResearchSéniorNuevo
Bayesian deep learning para diagnóstico médico con incertidumbre
En equipo de 2-3, recibes 12.000 imágenes de fondo de ojo etiquetadas en 4 clases (sin retinopatía, leve, moderada, severa). Compara tres enfoques: (1) CNN base + softmax, (2) M…
- Bayesian Deep Learning
- Uncertainty Quantification
- Deep Learning
Probabilistic Machine Learning - CodeIntermedioNuevo
Detección de Fraude en Pagos para una Pasarela Brasileña
Recibes 12 meses de transacciones anonimizadas (alrededor de 42 millones de filas) con etiqueta de fraude confirmado y un dataset adicional de chargebacks pendientes (etiqueta r…
- Fraud Detection
- Imbalanced Classification
- Feature Engineering
Applied Machine Learning - CodeIntermedioNuevo
Benchmark estadísticamente honesto para clasificadores de texto en español
Recibes cinco modelos (regresión logística sobre TF-IDF, fastText, RoBERTa multilingüe, mBERT, modelo open-source español tipo BETO) y tres conjuntos en español de clasificación…
- Model Evaluation
- Statistical Testing
- NLP
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Pronóstico de Demanda Diaria para una Bodega Atacameña
Recibes 4 años de demanda diaria por 12 familias de producto, calendario de mantenimientos programados de las dos faenas principales y precio mensual del cobre. Construye un mod…
- Time Series Forecasting
- Feature Engineering
- Gradient Boosting
Applied Machine Learning - CodeIntermedioNuevo
Embeddings distribuidos para recomendación en marketplace fintech LATAM
Recibes un subconjunto anonimizado de 50 millones de interacciones usuario-producto y un cluster con 4 GPUs. Implementa una arquitectura two-tower (una torre para usuario, otra …
- Distributed Training
- Recommender Systems
- Pytorch
Machine Learning at Scale - 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
Predice la demanda diaria para una distribuidora de aceite en Jaén
Recibes 36 meses de ventas anonimizadas (~2,1 millones de filas, SKU × tienda × día). Construye features de calendario (festivos andaluces, semana santa, fines de mes), variable…
- Time Series Forecasting
- Gradient Boosting
- Feature Engineering
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.
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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.



















































































