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.
- AnalysisSéniorNuevo
Modelo de Predicción de Defectos para un ERP en São Paulo
Extrae métricas por archivo Java (líneas, complejidad ciclomática, número de autores, frecuencia de cambio, edad, número de bugs históricos asociados) desde Git y Jira de los úl…
- Defect Prediction
- Feature Engineering
- Model Evaluation
Software Testing and Quality Assurance - CodePrincipianteNuevo
Detecta cosecha óptima de fresa con visión RGB en invernadero
Recibirás 5.000 imágenes etiquetadas con cajas delimitadoras y clase (verde, comercial, sobre-madura) capturadas a distintas horas del día. Entrenarás un detector ligero (YOLOv8…
- Object Detection
- Edge Deployment
- Pytorch
Image Processing and Computational Imaging - AnalysisIntermedioNuevo
Modela rutas de pacientes con un HMM en aseguradora médica
Recibes 42.000 trayectorias de pacientes con diabetes tipo 2, cada una con secuencias mensuales de eventos categóricos (consulta primaria, urgencias, cambio de medicación, prueb…
- Hidden Markov Models
- Sequence Modeling
- Probabilistic Inference
Multidisciplinar - ResearchIntermedioNuevo
Evaluación end-to-end de un sistema LLM en producción
Recibes acceso a 2.000 conversaciones reales anonimizadas con su resolución, encuestas de satisfacción de clientes y métricas operativas (tiempo medio, escalado humano). Diseña …
- Model Evaluation
- Human Evaluation
- LLM Agents
AI Measurement and Evaluation 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
- ResearchSéniorNuevo
Pre-entrenar un encoder auto-supervisado para imágenes médicas
Diseñarás un experimento controlado: (1) implementa o adapta un objetivo auto-supervisado moderno (DINOv2, MAE o SimCLR) sobre un ResNet-50 o un ViT-B/16; (2) pre-entrena sobre …
- Self Supervised Learning
- Pytorch
- Vision Transformers
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.



















































































