IA y Datos
Retos de PLN (NLP)
Los retos de PLN (NLP) te sitúan en el centro del trabajo de enseñar a las máquinas a leer y dar sentido al lenguaje. Desarrollarás habilidades en los fundamentos del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), Tokenización de Texto y Word Embeddings, y en tareas como Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) y Etiquetado de Secuencias usando NLTK.
A partir de ahí abordarás los temas más complejos — Fine-Tuning de Encoders (familia BERT) con Hugging Face Transformers, Tokenización Personalizada, Extracción de Relaciones, Recuperación de Información y NLP Multilingüe — construyendo Representación del Conocimiento como lo hacen los equipos reales de NLP. Cada reto que resuelvas te otorga una credencial verificada para mostrar a los reclutadores.
- CodePrincipianteNuevo
Diseña un agente inteligente para gestionar reservas de salas en una universidad
Recibirás el histórico de reservas (6 meses), el catálogo de salas con atributos (capacidad, equipamiento, ubicación) y reglas internas (prioridad de clase regular sobre evento …
- Intelligent Agents
- Knowledge Representation
- Rule Based Systems
Introduction to Artificial Intelligence (CS Elective) - ResearchPrincipianteNuevo
Análisis de sentimiento de noticias para una gestora de activos
Recibes dos años de noticias financieras (titular + lead) etiquetadas por compañía para cien empresas del índice europeo de referencia. Construye un pipeline que clasifique cada…
- NLP
- Text Classification
- Transformers
AI and Quantitative Finance - CodeIntermedioNuevo
DPO para Tono de Marca en E-commerce de Moda en Bogotá
Recibirás ~6.000 pares de preferencia anotados por equipo de marca (respuesta A preferida a respuesta B) y un modelo SFT base. Aplica DPO con parámetro beta adecuado, registra c…
- Dpo
- Preference Optimization
- LLM Alignment
Fine-Tuning Large Language Models - CodeIntermedioNuevo
Construye un anonimizador de transcripciones clínicas en español
Recibirás 3.000 transcripciones anonimizadas parcialmente para uso académico, con anotaciones de entidades sensibles. Construirás un sistema que combine spaCy ES + un modelo afi…
- Named Entity Recognition
- Privacy Engineering
- Python
Linguistic Engineering and Language Technologies 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
- ResearchIntermedioNuevo
Investiga adaptación de dominio para NLP en una startup legal de Madrid
Trabajen en equipo de 2. Reciben el modelo base (RoBERTa-base fine-tuneado), 50.000 ejemplos del dominio fuente etiquetados y 3.000 del dominio target sin etiquetar + 600 etique…
- Domain Adaptation
- Transfer Learning
- Lora Fine Tuning
Multidisciplinar - 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 - CodeFundamentosNuevo
Inferencia lógica para diagnóstico simple de viñedo
A partir de una entrevista estructurada con un técnico (material proporcionado), construye una base de hechos y reglas en Prolog o en Python con un motor de reglas simple. El si…
- Knowledge Representation
- Logical Inference
- Rule Based Systems
Introduction to Artificial Intelligence - AnalysisPrincipianteNuevo
Analiza sentimiento sobre reseñas turísticas en Mallorca y Cancún
Recibirás 8.000 reseñas en español de hoteles en Mallorca y Cancún, con 1.200 anotadas por aspecto+sentimiento. Implementa un modelo ABSA: extracción de aspectos (limpieza, ubic…
- Sentiment Analysis
- Aspect Based Analysis
- NLP Spanish
Natural Language Processing - Browse challenges
Explore role
Product Manager
Ship product that solves real user problems. Combine user research, prototyping, and stakeholder alignment to turn ambiguous briefs into measurable wins — the role at the centre of modern software teams.
- 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
RAG legal con re-ranking sobre 50k cláusulas anonimizadas
En equipo de 2, recibes 50k cláusulas etiquetadas por tipo (jurisdicción, indemnización, exclusividad, etc.) y 120 consultas reales de abogados con el precedente-oro. Implementa…
- Retrieval Augmented Generation
- Re Ranking
- Embedding Retrieval
Multidisciplinar - CodeIntermedioNuevo
Evaluación automática de redacciones argumentativas
Recibirás 3.000 redacciones del semestre anterior con rúbrica humana detallada (5 criterios x escala 1-5) y dos rúbricas independientes para validar inter-rater reliability huma…
- Automated Essay Scoring
- NLP
- LLM Evaluation
AI in Education and Learning Analytics - CodeIntermedioNuevo
Ontología de Producto y SHACL para Marketplace de Calzado en Elche
Recibirás 8 catálogos representativos de fabricantes (CSV/JSON con esquemas distintos) y un glosario de dominio. Diseña la ontología OWL con clases (Calzado, Talla, Material, Ce…
- Ontology Engineering
- Owl
- Shacl
Multidisciplinar 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
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 - CodeIntermedioNuevo
Construye un modelo de extracción de información para una aseguradora bilbaína
Recibirás 2.500 partes anonimizados con 1.200 anotados con entidades de dominio. Implementa: (1) NER base con BETO fine-tuned, (2) NER mejorado con XLM-RoBERTa-large fine-tuned,…
- Named Entity Recognition
- NLP Spanish
- Transformers
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 - 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
Embeddings Distribucionales en Español Médico para una Aseguradora de Salud Argentina
Recibes un corpus anonimizado de 800.000 descripciones diagnósticas en español y un conjunto de evaluación de 600 pares (descripción, código CIE-10 — Clasificación Internacional…
- Distributional Semantics
- Embeddings
- Information Retrieval
Multidisciplinar - CodeFundamentosNuevo
Clasificador de correos de incidencia para un ayuntamiento mediano
Recibes 12.000 correos anonimizados etiquetados en cinco categorías. Construye un pipeline de Natural Language Processing (NLP) básico (limpieza de texto, vectorización TF-IDF) …
- Text Classification
- NLP
- Python
Introduction to Artificial Intelligence - ResearchSéniorNuevo
Reproduce un experimento de escalado a pequeña escala
Entrenarás transformers GPT-style desde cero en 3 tamaños (1M, 10M, 100M parámetros) sobre subsets de OpenWebText o C4 en 3 tamaños (100M, 1B, 10B tokens). Ejecutarás los 9 cruc…
- Scaling Laws
- Transformers
- Pytorch
Large Language Models - 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
Búsqueda y ranking para clasificados de vehículos usados
Trabajarás con 800.000 documentos de anuncios (texto + atributos), 4 meses de logs de búsqueda con clicks anonimizados y consultas reales muestreadas. Indexa con OpenSearch usan…
- Information Retrieval
- Learning To Rank
- Bm25
Multidisciplinar - CodePrincipianteNuevo
Comprensión Anclada (Grounded Understanding) en Catálogos de eCommerce Mexicano
Recibes 5.000 descripciones de producto anotadas con sus atributos normalizados (dimensiones en cm, color en paleta de 24 valores, material en taxonomía de 15 valores). Construy…
- Grounded Language Understanding
- Named Entity Recognition
- Normalization
Computational Semantics - CodePrincipianteNuevo
Construye un clasificador de reseñas con transformers para una marketplace LATAM
Recibirás 60.000 reseñas en español anonimizadas etiquetadas por tema (multi-label, una reseña puede tocar varios temas) y sentimiento (multi-clase). Fine-tunea un encoder trans…
- Transformers
- Fine Tuning
- Multi Task Learning
Deep Learning - ResearchIntermedioNuevo
QLoRA en GPU Modesta para Lab de Modelos Abiertos en Málaga
Recibirás un dataset de instrucciones en castellano (~30.000 ejemplos) y acceso a una RTX 4090 (24GB). Entrena el modelo 13B con (a) QLoRA 4-bit (NF4 + double quantization) y (b…
- Qlora
- Lora
- LLM Evaluation
Fine-Tuning Large Language 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.
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Equipos 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.