AI Engineering
Ingeniero/a de IA
Entre un artículo de investigación prometedor y una funcionalidad que la gente realmente usa, hay un puente largo y poco glamoroso — y los ingenieros de IA lo construyen. El trabajo consiste en tomar modelos que funcionan en notebooks y convertirlos en sistemas que resisten el tráfico real, los costos reales y los usuarios reales con preguntas desordenadas.
Un buen trabajo aquí se ve como un pipeline de recuperación que acierta las respuestas un noventa y tantos por ciento de las veces, con arneses de evaluación que detectan regresiones antes de que se desplieguen. Los estudiantes crecen en este rol tratando Python y PyTorch como instrumentos en lugar de casillas de verificación, y luego aprendiendo a razonar sobre latencia, evaluación y costo en conjunto.
Si disfrutas coser ideas en software funcional, este camino se sentirá como en casa.
- CodeIntermedioNuevo
Generar variaciones de producto con difusión condicionada
Recibirás 4.000 pares de (boceto, foto real) de la marca, anotados con descripción del material. Partirás de Stable Diffusion XL y aplicarás un fine-tuning con ControlNet para c…
- Diffusion Models
- Controlnet
- Fine Tuning
Advanced Deep Learning - CodeIntermedioNuevo
Agente conversacional asistente para soporte interno con razonamiento
Recibes una base de 400 documentos internos y 80 preguntas reales con respuesta correcta etiquetada. Diseña un agente que combine recuperación (embeddings + búsqueda vectorial) …
- Agentes De Ia
- Arquitecturas RAG
- Patrones De Prompt
Artificial Intelligence: Principles and Techniques - CodeIntermedioNuevo
Asistente operativo para una bodega de tamaño medio
Construye una aplicación web Progressive Web App (PWA) con backend en Python y base de conocimiento estructurada (200 documentos curados) sobre tratamientos, fenología y normati…
- Software Engineering
- Arquitecturas RAG
- Full Stack Development
AI Software Engineering Group Project - 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
Fuzzy Logic, Knowledge Representation, and Symbolic Reasoning 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
Agente que planifica viajes corporativos con restricciones
Construirás un agente que reciba una solicitud en lenguaje natural ("reserva un viaje de Madrid a CDMX del 12 al 16 de junio con política B y máximo 1.500 EUR vuelo") y devuelva…
- Agentes De Ia
- Uso De Herramientas
- Planning
AI Agents and LLM-Based Agents - CodeIntermedioNuevo
Diseña agentes coordinados para una startup de research asistida en Barcelona
Recibirás un dataset de 30 consultas de investigación de mercado con respuestas humanas como referencia. Implementa 4 agentes (buscador, resumidor, verificador, orquestador) usa…
- Multi Agent Systems
- Agent Orchestration
- LLM Applications
Multi-Agent Systems - CodeIntermedioNuevo
HTN Planning para Itinerarios Personalizados en Cusco
Recibes un catálogo de 90 actividades (visitas, caminatas, gastronomía, talleres) con duración, horario válido, esfuerzo físico, precio y ubicación. Modela un dominio HTN con SH…
- Htn Planning
- Constraint Modeling
- Python O Javascript
Automated Planning - ResearchIntermedioNuevo
Diseña una evaluación honesta de un LLM generativo para una EdTech
Recibirás un dataset propio de 800 problemas de matemáticas de 7º a 10º grado etiquetados por tema (álgebra, geometría, estadística) y dificultad. Diseña una evaluación multi-di…
- EvaluacióN De Llms
- Patrones De Prompt
- LLM As Judge
Deep Generative Models - 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
Planificar pick-and-place en una celda de fabricación congestionada
Trabajarás en una simulación de la celda en PyBullet o MuJoCo, con descripción URDF de ambos brazos y de los obstáculos. Implementarás y compararás (1) RRT-Connect con shortcut …
- Motion Planning
- Sampling Based Planning
- Trajectory Optimization
Advanced Robotics - CodeIntermedioNuevo
Construye una visualización interactiva de bidstream para AdTech
Recibirás 24 horas de datos de bidstream anonimizado (alrededor de 80 millones de bid requests, 12 millones de bids enviados, 1,2 millones de wins) en formato parquet. Diseña un…
- D3js
- Interactive Visualization
- Duckdb
Data Visualization - ResearchIntermedioNuevo
Evalúa fielmente un RAG médico con RAGAS y juicio clínico
En equipo de 2, recibes el RAG actual (caja negra), un corpus de 1.200 guías de práctica clínica argentinas y 200 preguntas reales con respuestas-oro escritas por 2 médicos. Dis…
- Arquitecturas RAG
- Evaluation
- Ragas
Retrieval-Augmented Generation - CodeIntermedioNuevo
Planificador de movimiento para AGV en almacén refrigerado
Construye el planificador en una simulación 2D (recomendamos Gazebo o un entorno propio en Python). El planificador global produce una ruta candidata con A* o RRT*; el planifica…
- Motion Planning
- Multi Agent Coordination
- SimulacióN
Robot Perception and Autonomy 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
Prototipa un sistema multi-agente de soporte L1 para una telco anonimizada
Recibirás 200 tickets anonimizados (mezcla ES/PT) con su resolución humana como referencia. Implementa 3 agentes: triaje (clasifica intent), resolución (intenta resolver con bas…
- Multi Agent Systems
- Agent Orchestration
- LLM Applications
Multi-Agent Systems - CodeIntermedioNuevo
Cinemática inversa para brazo soldador en línea de carrocería
Recibes el modelo Unified Robot Description Format (URDF) del brazo (un manipulador estilo KUKA o ABB de seis ejes, ya anonimizado), la geometría de la pinza y un fichero con la…
- Inverse Kinematics
- Motion Planning
- Urdf
Robotics - CodeIntermedioNuevo
Construye un orquestador de agentes para automatizar onboarding en una scaleup
Recibirás la especificación del proceso de onboarding actual (12 pasos, 4 sistemas externos simulados con mocks). Implementa un orquestador con LangGraph donde cada paso es un a…
- Agent Orchestration
- Multi Agent Systems
- Uso De Herramientas
Multi-Agent Systems - DesignIntermedioNuevo
Asistente conversacional de búsqueda interna en aseguradora
En equipo de 2, recibes el wiki indexado, 80 conversaciones reales anonimizadas (4-8 turnos cada una) y respuestas-oro por turno. Diseña: (1) dialogue manager que mantenga conte…
- Conversational Ai
- Dialogue Management
- Question Answering
Question Answering and Conversational Systems - CodeIntermedioNuevo
Control adaptativo para un cuadricóptero agrícola
Trabaja en Gazebo o PX4 SITL con un modelo de cuadricóptero estándar de 5 kg en vacío. Diseña dos controladores: un PID base sintonizado para el peor caso y un controlador adapt…
- Adaptive Control
- Pid Control
- SimulacióN
Robotics - CodeIntermedioNuevo
Búsqueda vectorial a escala para catálogo de gran retailer
Recibes un subconjunto representativo de 2 millones de productos con descripciones multilingües (español, inglés, portugués), 30.000 consultas de búsqueda anonimizadas con clics…
- Fundamentos De Bases De Datos Vectoriales
- Word Embeddings
- Distributed Indexing
Machine Learning at Scale - CodeIntermedioNuevo
Construye un agente RAG vertical para una consultora estratégica
Construirás un agente RAG con LangChain o LlamaIndex (elige y justifica): ingesta de PPTX/PDF, chunking sensible al documento, indexación híbrida (BM25 + embeddings con OpenAI o…
- Arquitecturas RAG
- Langchain
- Fundamentos De Bases De Datos Vectoriales
LLM Application Development - CodeIntermedioNuevo
Counterfactuals para Aprobación de Préstamos PyME en Bogotá
Recibirás el modelo en producción (random forest tabular) y ~50.000 solicitudes históricas. Implementa generación de contrafactuales (puedes usar DiCE o algoritmo propio) con re…
- Counterfactual Explanations
- Explainability
- Fastapi
Explainable and Interpretable AI - CodeIntermedioNuevo
Plataforma de matching de prácticas universitarias con IA explicable
Construye un MVP web con backend en Python (FastAPI), frontend en React y persistencia en PostgreSQL. La plataforma debe ingestar perfiles de estudiantes y ofertas, calcular un …
- Software Engineering
- Full Stack Development
- Word Embeddings
AI Software Engineering Group Project - CodeIntermedioNuevo
Diseña un agente con herramientas para asistente de operaciones e-commerce
Construirás un agente con OpenAI Function Calling o Anthropic Tool Use con 5 herramientas: get_order, get_shipment_status, create_return_label, reschedule_shipment, escalate_to_…
- Agent Orchestration
- Tool Calling
- Patrones De Prompt
LLM Application Development - CodeIntermedioNuevo
Sintetizar voz neural para personajes de un videojuego
Recibirás 30 minutos de audio limpio por personaje (6 actores) y el guion en español e inglés. Adaptarás un modelo TTS de código abierto (XTTS-v2, Tortoise o Bark) para cada voz…
- Text To Speech
- Voice Cloning
- Pytorch O Tensorflow
Advanced Deep Learning - CodeIntermedioNuevo
Plataforma de evaluación humana para LLMs en producto
Construye una plataforma web con backend en Python y frontend en React. Soporta tres tipos de evaluación: comparación pareada A/B, escala Likert sobre criterios definidos y libr…
- Software Engineering
- Human Evaluation
- Full Stack Development
AI Software Engineering Group Project - CodeIntermedioNuevo
Coordinación multi-agente para campañas de marketing
Diseñarás 4 agentes especializados + un coordinador. El sistema recibe un brief de cliente (industria, presupuesto, objetivos, audiencia) y produce (a) análisis de 3 competidore…
- Multi Agent Systems
- Agentes De Ia
- Uso De Herramientas
AI Agents and LLM-Based Agents - CodeIntermedioNuevo
Reglas de Negocio Trazables para Fraude en Pasarela de Pagos en CDMX
Recibirás ~80 reglas en pseudo-código y 6 meses de transacciones anonimizadas. Reescribe las reglas en un motor declarativo (PyKE, CLIPS-py o un motor mínimo propio basado en RE…
- Rule Engine
- Symbolic Reasoning
- Auditability
Fuzzy Logic, Knowledge Representation, and Symbolic Reasoning - CodeIntermedioNuevo
Asistente de investigación legal multi-agente
Diseñarás dos arquitecturas: (A) un único agente con todas las herramientas y (B) un sistema multi-agente con coordinador y 3 especialistas (recuperación, análisis, redacción). …
- Multi Agent Systems
- Arquitecturas RAG
- Agentes De Ia
AI Agents and LLM-Based Agents - CodeIntermedioNuevo
ReAct para agente de operaciones en e-commerce
En equipo de 2, recibes especificación de 4 APIs internas (mock servers), 60 tickets reales anonimizados (40 simples + 20 multi-paso) y respuestas-oro. Implementa el agente ReAc…
- Patrones De Prompt
- PatróN React
- Function Calling
Prompt Engineering
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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Ver todos los roles →AI Engineering
Ingeniero/a de Visión por Computador
Enseñarle a una máquina a ver es más difícil de lo que parece y más interesante de lo que aparenta. Los ingenieros de visión por computadora moldean los sistemas que leen documentos, guían autos autónomos, analizan imágenes médicas y responden preguntas sobre fotografías. El rol combina las matemáticas de la geometría multivista con el esfuerzo ingenieril de hacer que los modelos sean lo suficientemente pequeños y rápidos para ejecutarse donde se necesitan — a veces en un teléfono, a veces en un robot. Un buen trabajo aquí se ve como un pipeline que funciona bajo iluminación real, movimiento real y modos de fallo reales. Los estudiantes crecen en este camino al poner manos a la obra con OpenCV y PyTorch desde el principio, y luego aprenden el arte más difícil de optimizar modelos sin destruir silenciosamente su precisión.
AI Engineering
Ingeniero/a de Machine Learning
Un modelo que funciona en un portátil y un modelo que funciona para millones de usuarios son dos artefactos muy diferentes, y los machine learning engineers viven en el espacio entre ellos. El rol existe para convertir ML de nivel de investigación en sistemas de producción confiables, lo que implica preocuparse por la latencia, los pipelines de reentrenamiento y qué sucede cuando la distribución de datos cambia a las tres de la mañana. Los estudiantes crecen en esto a través del trabajo práctico con PyTorch o TensorFlow, más suficiente disciplina de ingeniería de software para ejecutar CI/CD real. Herramientas como AWS SageMaker se convierten en parte del flujo de trabajo. Los buenos ML engineers pueden hablar de trabajo con data scientists por un lado y con platform engineers por el otro, y esa cualidad bilingüe es a menudo lo que les consigue el empleo.
AI Engineering
Ingeniero/a de MLOps
Los modelos en producción fallan de formas más extrañas de lo que jamás lo harían en un notebook. El MLOps engineer es la persona que anticipa esos fallos y construye el andamiaje que permite que el machine learning sobreviva al contacto con usuarios reales. Piensa en feature stores que se mantienen consistentes entre el entrenamiento y el servicio, pipelines de despliegue a través de MLflow que hacen que los rollbacks sean aburridos, y observabilidad que detecta el drift antes de que los stakeholders lo noten. El trabajo se sitúa en la intersección de la ingeniería de plataformas y la ciencia de datos, y recompensa a quienes disfrutan construyendo herramientas de las que otros ingenieros dependerán. Un estudiante crece en este rol familiarizándose temprano con Kubernetes y desarrollando el criterio para saber cómo se ve realmente un sistema de ML saludable bajo carga.
AI Engineering
Ingeniero/a de NLP
El lenguaje es desordenado. La gente escribe mal, se contradice, pregunta lo mismo de cinco formas diferentes y espera que una máquina lo entienda. Los ingenieros de NLP construyen los sistemas que lo intentan. El rol abarca desde el procesamiento clásico de texto en spaCy hasta arquitecturas modernas de recuperación aumentada ensambladas con LangChain, y las constantes decisiones sobre cuándo ajustar un modelo, cuándo usar un prompt y cuándo recurrir a reglas. Recompensa a quienes aman tanto la lingüística como el pensamiento sistémico. Los estudiantes crecen en este rol a través de pequeños proyectos —un bot de preguntas y respuestas sobre sus apuntes, un clasificador para su bandeja de entrada— que revelan los modos reales de fallo de los modelos de lenguaje. Un buen ingeniero de NLP se obsesiona tanto con la evaluación como con la arquitectura.
AI Engineering
Ingeniero/a de Prompts
Escribir instrucciones para un modelo es un oficio nuevo y extraño. Las palabras que eliges, su orden, los ejemplos que incluyes — todo moldea lo que un sistema de varios miles de millones de parámetros hará a continuación. Los prompt engineers tratan esto como una verdadera disciplina de ingeniería: versionan prompts en herramientas como PromptLayer, ejecutan evaluaciones en miles de casos de prueba, optimizan para costo y latencia en producción, y colaboran con expertos en el dominio para codificar su criterio en texto. El rol es tan nuevo que a menudo los estudiantes ayudan a definirlo en el trabajo. Crecer en él significa desarrollar intuición sobre cómo fallan los modelos, cuándo es mejor hacer fine-tuning, y cómo redactar especificaciones lo suficientemente precisas para lanzarlas. Los buenos prompt engineers lo miden todo y confían en las corazonadas solo como punto de partida.
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.
Las habilidades y disciplinas mostradas en esta página provienen del catálogo de retos de Ewance. Cuando el salario mediano anual para este rol esté disponible vía Adzuna, se mostrará arriba con el tamaño de la muestra y el país.
Retrato: Foto de Ludovic Migneault en Unsplash.



















































































