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.
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Agente de soporte que resuelve incidencias de e-commerce
Diseñarás un agente con tool use que reciba un ticket entrante, decida qué herramientas invocar (consultar estado de envío, generar etiqueta de devolución, consultar log de pago…
- Agentes De Ia
- Uso De Herramientas
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AI Agents and LLM-Based Agents - CodePrincipianteNuevo
Bot de Combate con Actor-Critic para Estudio Indie en Buenos Aires
Recibirás un build headless en Unity ML-Agents con dos arenas, 4 personajes y telemetría completa (vida, posición, habilidad disponible). Entrena un agente con PPO o SAC en self…
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- Self Play
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Deep Reinforcement Learning - CodePrincipianteNuevo
Asistente conversacional para aprender inglés con CALL
Diseñarás el asistente con (1) prompts del sistema para sostener conversación al nivel CEFR del usuario, (2) detección y categorización de errores (gramática, vocabulario, fluid…
- Computer Assisted Language Learning
- Agentes De Ia
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AI in Education and Learning Analytics - CodePrincipianteNuevo
Buscador semántico para la base de conocimiento interna de un banco
Recibes una exportación de 18.000 páginas (unos 90 MB de texto en castellano) y un benchmark anotado a mano con 50 consultas reales del equipo de Riesgos junto con los identific…
- Embedding Models
- Fundamentos De Bases De Datos Vectoriales
- Pgvector
Vector Databases and Embeddings 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
- ResearchPrincipianteNuevo
Generación de Voz Multidialecto para Plataforma EdTech en CDMX
Recibirás 80 frases de prueba con cobertura fonética balanceada y especificaciones de uso (cursos de matemáticas, idiomas, soft-skills). Compara 3 alternativas (al menos un open…
- Text To Speech
- Audio Generation
- Mos Evaluation
Generative AI - CodePrincipianteNuevo
Construye un RAG sobre documentación de producto SaaS
Recibes los 400 artículos en Markdown (mezcla ES/EN), 80 preguntas reales de soporte con respuestas-oro y referencia al artículo de origen. Implementa: (1) chunking semántico co…
- Arquitecturas RAG
- Embedding Retrieval
- Hybrid Search
Retrieval-Augmented Generation - CodePrincipianteNuevo
Resolución de turnos de enfermería como satisfacción de restricciones
Recibes la matriz de personal, las restricciones duras (cobertura mínima por turno, descansos legales) y las preferencias blandas (días solicitados, parejas de turno). Modela el…
- Constraint Satisfaction
- Optimization
- Python O Javascript
Artificial Intelligence: Principles and Techniques - CodePrincipianteNuevo
Diseña un sistema de generación de descripciones para una bodega de Mendoza
Recibirás 50 fichas de botellas (foto + notas de cata estructuradas + descripción humana de referencia) más una guía de tono de marca. Implementa un sistema con un modelo de vis…
- Multimodal Ml
- Vision Language Models
- Patrones De Prompt
Multimodal Machine Learning - 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.
- CodePrincipianteNuevo
Red bayesiana para diagnóstico de averías en planta industrial
Entrevista (con material proporcionado) al responsable de mantenimiento y modela una red bayesiana con entre 12 y 18 nodos que represente síntomas observables (sensores, ruido, …
- Bayesian Networks
- Probabilistic Inference
- Python O Javascript
Artificial Intelligence: Principles and Techniques - CodePrincipianteNuevo
Wake-Word ‘Hola Casa’ con TinyML para Hogar Inteligente en Lisboa
Recibirás una base de 20 horas de wake-word (‘Hola Casa’ en ES y ‘Olá Casa’ en PT) más ~80 horas de habla negativa multilingüe. Entrena un modelo TinyML (DS-CNN, BC-ResNet o var…
- Tinyml
- Audio Ml
- Keyword Spotting
Edge ML and On-Device Machine Learning
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.