Visión general
De qué trata este proyecto.
En equipo de 2-3, recibes un corpus de 45.000 documentos categorizados por país (MX, CO, PE, AR, CL, BR) y 100 preguntas reales con respuestas-oro y país objetivo. Diseña: (1) un retriever bi-encoder con filtrado por jurisdicción, (2) un re-ranker cross-encoder sobre los top-30, (3) un reader que cita la fuente. Evalúa accuracy por país y exit rate (cuando el sistema dice 'no encuentro'). Éxito = accuracy >= 0,7 global, exit rate calibrado (no excesivo), tiempo medio por consulta < 5s y reporte por país que identifique brechas de cobertura.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
QA de dominio abierto multi-país sobre normativa fiscal LATAM con filtrado por jurisdicción y citación obligatoria.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Combinar retrieval denso con re-ranking cross-encoder
- Implementar filtros de metadata (jurisdicción) en retrieval
- Calibrar exit rate (sistema admite no saber) sin perder utilidad
- Identificar brechas de cobertura del corpus desde las métricas
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniero/a de NLP
Construir QA de dominio abierto multilingüe con retrieval + re-ranking + filtros de metadata es trabajo senior del NLP engineer en LegalTech, FinTech regulado y TaxTech.
Este proyecto afina
- question-answering
- re-ranking
- domain-specific-nlp
Ingeniero/a de IA
Empaquetar un sistema multi-país con filtros, calibración y reporte de brechas es la rutina del AI engineer en consultorías que escalan productos internos.
Este proyecto afina
- question-answering
- information-retrieval
- python
Científico/a Aplicado/a de IA
Identificar brechas de cobertura desde métricas y traducirlas a recomendaciones de inversión es valor diferencial del applied AI scientist.
Este proyecto afina
- evaluation
- information-retrieval
- python