Implementa observabilidad end-to-end para un sistema de RAG en producción
Visión general
De qué trata este proyecto.
Implementa observabilidad end-to-end para un sistema RAG con OpenTelemetry y Grafana, y obtén un certificado verificable.
El escenario
La telco (anonimizada, cerca de 75 millones de clientes) gestiona 2.400 consultas/día al RAG interno; la tasa actual de respuestas malas reportadas es del 14 % y el equipo no sabe priorizar dónde invertir.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Construir observabilidad por etapa que permita atribuir cada fallo de RAG a retriever, reranker o LLM, y un dashboard que el equipo use a diario.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Instrumentar un pipeline de ML moderno con tracing distribuido
- Diseñar métricas específicas para sistemas RAG en producción
- Construir un dashboard que sirva para acción, no para decoración
- Atribuir fallos a etapas correctas con datos, no con intuición
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
ML Engineering and Production ML
Master · Ai Systems
Strong alignment
This challenge maps to ML Engineering and Production ML at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Observability
Apply observability to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Rag
Apply rag to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Opentelemetry
Apply opentelemetry to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Grafana
Apply grafana to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Production Ml
Apply production ml to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Ingeniero/a MLOps
Construir observabilidad end-to-end para un sistema RAG es trabajo de MLOps senior en cualquier empresa con LLMs en producción.
Este proyecto afina
- observability
- opentelemetry
- production-ml
Ingeniero/a de IA
Instrumentar un pipeline LangChain + LLM y atribuir fallos a etapas es competencia clave del AI engineer moderno.
Este proyecto afina
- rag
- observability
- python
Ingeniero/a de Machine Learning
Saber diagnosticar por qué un sistema ML falla en producción separa al MLE senior del junior que solo entrena modelos.
Este proyecto afina
- production-ml
- observability
- rag