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.
- CodePrincipianteNuevo
Entrena una CNN para diagnóstico asistido en una EdTech médica
Trabajarás con un subset público de chest X-rays (alrededor de 50.000 imágenes, 14 patologías multi-label). Entrena un DenseNet121 (estándar en literatura X-ray) con transfer le…
- ClasificacióN Con Cnn
- Transfer Learning
- CalibracióN De Modelos
Deep Learning - CodePrincipianteNuevo
Predice la demanda de turnos en una clínica dental con XGBoost
Recibirás 24 meses de histórico anonimizado (turnos, especialidad, sede, marketing, festivos, clima). Construirás features temporales (lags, medias móviles, festivos), evaluarás…
- Aprendizaje Supervisado
- Feature Engineering
- EvaluacióN De Modelos
Machine Learning (CS Elective) - CodePrincipianteNuevo
Aplica transfer learning para clasificar especies marinas en Chiloé
Recibes 1.200 imágenes (100 por especie) divididas en train/val/test 60/20/20. Compara: (a) ResNet-50 congelado + cabeza nueva, (b) descongelar últimas 2 capas + cabeza, (c) fin…
- Transfer Learning
- Fine Tuning
- ClasificacióN Con Cnn
Meta-Learning, Transfer Learning, and Multi-Task Learning - CodePrincipianteNuevo
Optimiza el ruteo de un brazo robótico con Q-learning tabular
Recibes el modelo cinemático del brazo (6 articulaciones, rangos definidos) y 12 configuraciones de pieza objetivo. Discretiza el espacio de configuración (grids razonables por …
- Reinforcement Learning
- Q Learning
- Mdp Modeling
Reinforcement Learning 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
- CodePrincipianteNuevo
Detección de fraude de tarjeta para una fintech mexicana
Recibes nueve meses de autorizaciones anonimizadas (unos 6 millones de transacciones, con tasa de fraude del 0,3%) y el resultado de las reglas actuales por transacción. Divide …
- Classification
- CalibracióN De Modelos
- Feature Engineering
AI and Quantitative Finance - CodePrincipianteNuevo
Construye un pipeline de imágenes para clasificar defectos en línea de calzado
Recibirás 4.500 imágenes etiquetadas (3 clases: OK, defecto leve, defecto severo) capturadas con una webcam industrial. Construye un pipeline en PyTorch con un modelo preentrena…
- VisióN Por Computador
- Transfer Learning
- Pytorch O Tensorflow
AI/ML Practicum and Hands-on Lab - CodePrincipianteNuevo
Implementa regularización y selección de modelos en predicción de churn telco
Recibes 850.000 filas con 60 features (uso, recargas, llamadas a soporte, antigüedad, plan). Implementa nested CV con outer 5-fold y inner grid-search sobre lambda (regularizaci…
- Regularization
- Model Selection
- ValidacióN Cruzada
Machine Learning - CodePrincipianteNuevo
Imitation learning para pick-and-place en línea de envasado
Recibes 200 demostraciones del operador (trayectorias estado-acción) sobre 4 variantes de frasco capturadas en simulación PyBullet calibrada. Implementa behavior cloning con red…
- Imitation Learning
- Behavior Cloning
- Robot Learning
Robot 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.
- AnalysisPrincipianteNuevo
Inferencia variacional sobre tickets de soporte SaaS
Recibes ~84.000 tickets etiquetados solo por canal (chat, email, in-app). Limpia y tokeniza con preservación bilingüe (es/en), ajusta LDA con inferencia variacional para K en {1…
- Variational Inference
- Topic Modeling
- Procesamiento De Lenguaje Natural (NLP)
Probabilistic Graphical Models - CodePrincipianteNuevo
Detección de fugas con sensores acústicos para una utility chilena
Recibes 40.000 ventanas de un segundo de señal acústica con etiqueta (fuga, transitorio, ruido) provenientes de 200 sensores. Construye features clásicas (espectrograma de Mel, …
- Signal Processing
- Deep Learning
- Python O Javascript
AI for Science and 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 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.
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 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 Yevgeniy KHVAN en Unsplash.