AI Research
Investigador/a de Machine Learning
¿Y si la atención funcionara de otra manera? ¿Y si un modelo más pequeño, entrenado mejor, pudiera igualar a uno mucho más grande? Los investigadores de ML viven persiguiendo preguntas como estas.
El rol existe para expandir los límites de lo que los modelos pueden lograr — mediante estudios de ablación cuidadosos, arquitecturas novedosas y la paciente rutina de ejecutar experimentos que a menudo refutan tu hipótesis favorita. Los días combinan la lectura de artículos recientes, el esbozo de ideas y la escritura de código en JAX o PyTorch que alguien más leerá en seis meses.
Los estudiantes crecen en este camino reproduciendo resultados publicados antes de inventar los propios, y aprendiendo a redactar hallazgos con honestidad intelectual. Los mejores investigadores mantienen la curiosidad sobre por qué algo funcionó, no solo que funcionó.
Skills you'll need
- ResearchIntermedioNuevo
Crea voces sintéticas de doblaje con TTS para una productora audiovisual
Recibirás 30 minutos de grabación por cada uno de 3 locutores (sintético / con consentimiento simulado) más 50 frases de evaluación cubriendo distintos registros (informativo, n…
- Text To Speech
- Voice Cloning
- Generative Models
Deep Generative Models - CodeIntermedioNuevo
Entrena un DQN para Soldadura Robotizada en Planta de Aguascalientes
Recibirás un simulador compatible con Gymnasium (celda con dos brazos UR10, 12 puntos de soldadura por carrocería, perturbaciones aleatorias de posicionamiento) y el script con …
- Deep Q Learning
- Reinforcement Learning
- Pytorch O Tensorflow
Deep Reinforcement Learning - ResearchIntermedioNuevo
Diseña un parser sintáctico para una editorial jurídica de Buenos Aires
Recibirás 500 oraciones extraídas de sentencias judiciales anonimizadas. Compara: (1) parser basado en spaCy (es_core_news_lg), (2) parser basado en Stanza (modelo Universal Dep…
- Syntactic Parsing
- NLP Spanish
- Hugging Face Transformers
Natural Language Processing - CodeIntermedioNuevo
Genera variaciones de packaging con difusión para una marca artesanal
Recibirás 320 imágenes de packaging histórico de la marca (anonimizado, con SKU enmascarado), más un texto-brief por colección. Fine-tunea Stable Diffusion XL con LoRA (Low-Rank…
- Diffusion Models
- Fine Tuning
- Fine Tuning
Deep Generative Models 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
- CodeSéniorNuevo
Operador neural para simulación de transferencia de calor
Recibes un conjunto de mil pares (geometría parametrizada en una malla 64x64, campo de temperatura estacionario obtenido con elementos finitos). Implementa un FNO en PyTorch ent…
- Neural Operators
- Deep Learning
- Pytorch O Tensorflow
AI for Science and Engineering - CodeIntermedioNuevo
ASP para Programación de Quirófanos en Hospital Privado de Lisboa
Recibirás 30 días de programación histórica con sus restricciones reales y la heurística manual. Modela el problema en ASP: facts (cirugías, equipos, quirófanos), rules (especia…
- Answer Set Programming
- Logic Programming
- PlanificacióN
Fuzzy Logic, Knowledge Representation, and Symbolic Reasoning - ResearchIntermedioNuevo
Investiga atención y embeddings para una scaleup de búsqueda semántica en LATAM
Recibirás 12.000 pares (consulta, producto) etiquetados como relevantes/no relevantes en español, sobre catálogo de moda LATAM. Implementa: (1) baseline con multilingual-e5-base…
- Word Embeddings
- Hugging Face Transformers
- Contrastive Learning
Neural Networks for NLP - ResearchSéniorNuevo
Planifica el ruteo de un drone de inspección con POMDP
Recibirás un simulador de un corredor de inspección con 30 postes, 4 estados climáticos posibles y observaciones ruidosas del LiDAR. El drone tiene 3 acciones (ir adelante, ir a…
- Pomdp
- Planning Under Uncertainty
- Belief State
Decision Making Under Uncertainty - 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.
- ResearchIntermedioNuevo
Grad-CAM para Tumor Cerebral en Centro Radiológico de Sevilla
Recibirás un modelo de clasificación binaria (tumor / no tumor) entrenado en ~6.000 cortes axiales sintéticos (no se usan datos clínicos reales en el reto). Implementa Grad-CAM …
- Grad Cam
- Saliency Maps
- Explainability
Explainable and Interpretable AI - CodeIntermedioNuevo
Sim-to-real para robot de inspección en bodega vitivinícola
En equipo de 2, recibes un modelo de la bodega en Isaac Sim (o Gazebo) y especificación del robot móvil. Entrena un agente PPO de navegación con domain randomization sobre 6 par…
- Sim To Real
- Domain Randomization
- Reinforcement Learning
Robot Learning - CodeIntermedioNuevo
Pricing dinámico de opciones para una mesa de derivados
Recibes dos años de cotizaciones de opciones sobre tres índices europeos (vencimientos, strikes, ATM/OTM) más la superficie de volatilidad implícita calibrada al cierre. Entrena…
- Deep Learning
- Quantitative Finance
- ValidacióN De Modelos
AI and Quantitative Finance - CodeSéniorNuevo
Construye un modelo deep learning para EHR en biotech de Barcelona
Recibes 5.000 pacientes anonimizados con trayectorias de hasta 24 meses pre-tratamiento + outcome a 12 meses post-tratamiento (respondedor vs no). Construye un modelo deep learn…
- Deep Learning For Ehr
- Clinical Data
- Transformer Models
Machine Learning for Healthcare and Biomedicine 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
- ResearchSéniorNuevo
RL Basado en Modelo para Tienda con Recomendaciones en Bogotá
Recibirás un simulador construido sobre 6 meses de logs anonimizados (~3M eventos, 80k usuarios anonimizados) que reproduce probabilidades de clic e ingresos por sesión. Entrena…
- Model Based Rl
- Reinforcement Learning
- Off Policy Evaluation
Deep Reinforcement Learning - ResearchPrincipianteNuevo
Variational Autoencoder para Síntesis de Diseños de Etiqueta en Mendoza
Recibirás ~3.500 etiquetas históricas de bodegas y un brief del nuevo vino (perfil, target, paleta). Entrena un VAE convolucional (latente 64-128 dim) sobre las etiquetas. Explo…
- Vae
- Generative Models
- Latent Space Exploration
Generative AI - ResearchIntermedioNuevo
Optimiza el tratamiento de pacientes diabéticos con bandits contextuales
Recibirás un dataset sintético de 50.000 pacientes diabéticos tipo 2 con features clínicas (HbA1c, IMC, edad, comorbilidades) y resultados de 3 protocolos de seguimiento históri…
- Contextual Bandits
- Thompson Sampling
- Off Policy Evaluation
Decision Making Under Uncertainty - ResearchSéniorNuevo
RL para manipulación delicada en línea de moda
En equipo de 2-3, recibes el robot colaborativo simulado en SoftGym (o equivalente con tela deformable) con 3 niveles de dificultad: (E1) camiseta plana, (E2) camiseta arrugada,…
- Reinforcement Learning
- Curriculum Learning
- Robot Learning
Robot Learning - CodeIntermedioNuevo
Predicción de Propiedades Moleculares con GNN para Startup Farmacéutica en Bilbao
Recibirás un dataset público (MoleculeNet) más ~4.500 moléculas internas anonimizadas etiquetadas con 4 propiedades ADMET. Implementa una MPNN (Message Passing Neural Network) s…
- Redes Neuronales
- Message Passing
- Molecular Ml
Machine Learning on Graphs - CodeIntermedioNuevo
Detección de Fraude en Red de Pagos B2B con GNN en Madrid
Recibirás 12 meses de transacciones anonimizadas, datos de KYC (Know Your Customer) y vínculos detectados manualmente. Construye el grafo (nodos: empresas; aristas: comparten be…
- Redes Neuronales
- Graphsage
- Fraud Detection
Machine Learning on Graphs - ResearchIntermedioNuevo
QLoRA en GPU Modesta para Lab de Modelos Abiertos en Málaga
Recibirás un dataset de instrucciones en castellano (~30.000 ejemplos) y acceso a una RTX 4090 (24GB). Entrena el modelo 13B con (a) QLoRA 4-bit (NF4 + double quantization) y (b…
- Qlora
- Fine Tuning
- EvaluacióN De Llms
Fine-Tuning Large Language Models - CodePrincipianteNuevo
Política óptima para gestión de inventario con MDPs
Recibes la distribución de demanda diaria estimada (a partir de un año de histórico) y los parámetros económicos (coste de pedido, coste de mantenimiento, coste de rotura) para …
- Markov Decision Processes
- Dynamic Programming
- Python O Javascript
Artificial Intelligence: Principles and Techniques - ResearchIntermedioNuevo
Augmenta datasets escasos con VAEs para clasificación médica
Trabajarás con un dataset público (BloodMNIST o similar de MedMNIST, alrededor de 17.000 imágenes en 8 clases). Reduce artificialmente a 500 imágenes por clase para simular esca…
- Vae
- Generative Models
- AumentacióN De Datos
Deep Generative Models - CodeIntermedioNuevo
Diseña una política de pricing dinámico para una hotelera caribeña
Recibirás 4 años de datos anonimizados de booking y precios por noche por propiedad, más eventos exógenos (festivos, eventos locales). Construye un simulador de demanda que repr…
- Reinforcement Learning
- Dynamic Pricing
- SimulacióN
Decision Making Under Uncertainty - ResearchSéniorNuevo
Análisis interpretabilidad mecánica de un modelo pequeño
Elige una tarea sencilla bien estudiada (por ejemplo predicción del último token de una secuencia aritmética o resolución de pronombres en frases cortas). Sobre un Transformer p…
- Mechanistic Interpretability
- Transformer Internals
- Pytorch O Tensorflow
AI Safety and Alignment - CodeIntermedioNuevo
Tabu Search para Programación de Producción en Pamplona
Recibirás 30 días de trabajos históricos (rutas, tiempos por máquina, fechas de entrega) y la regla heurística actual. Implementa Tabu Search con vecindario por inserción y por …
- Tabu Search
- Metaheuristics
- PlanificacióN
Evolutionary Computation and Metaheuristic Search - ResearchSéniorNuevo
Investiga eficiencia de transformers con distillation para una scaleup chilena
Recibirás el modelo teacher (XLM-R-large fine-tuneado para clasificación de 18 clases) y 200.000 ejemplos sin etiquetar. Implementa: (1) distillation con DistilBERT multilingüe …
- Knowledge Distillation
- Hugging Face Transformers
- Model Compression
Neural Networks for NLP - CodeIntermedioNuevo
Adapta un clasificador few-shot para una startup biotech de Barcelona
Recibes un meta-train set de 60 tareas (clasificación binaria sobre cultivos similares, ~500 imágenes/tarea) y 10 tareas meta-test con solo 5 ejemplos por clase (5-shot) y query…
- Meta Learning
- Few Shot Learning
- Prototypical Networks
Meta-Learning, Transfer Learning, and Multi-Task Learning - CodeIntermedioNuevo
Benchmark estadísticamente honesto para clasificadores de texto en español
Recibes cinco modelos (regresión logística sobre TF-IDF, fastText, RoBERTa multilingüe, mBERT, modelo open-source español tipo BETO) y tres conjuntos en español de clasificación…
- EvaluacióN De Modelos
- Testing A/B Con Significancia EstadíStica
- Procesamiento De Lenguaje Natural (NLP)
AI Measurement and Evaluation - ResearchIntermedioNuevo
Investiga back-translation para mejorar MT EN→Catalán en una editorial
Recibes 80.000 pares EN↔CA reales + 5 M de oraciones en catalán monolingüe. Aplica back-translation: traduce el monolingüe CA→EN con un modelo intermedio, luego entrena (o fine-…
- Back Translation
- Low Resource Mt
- Neural Machine Translation
Machine Translation - ResearchSéniorNuevo
Estudia comportamiento emergente en agentes de planificación cooperativa
Diseña un entorno de planificación cooperativa: 3 agentes deben repartir 10 tareas con dependencias y recursos limitados, sin que ningún agente vea el plan global. Implementa el…
- Multi Agent Systems
- Emergent Behavior
- DiseñO Experimental
Multi-Agent Systems - CodeIntermedioNuevo
Optimiza el inventario de una maquiladora con un MDP
Recibirás 36 meses de historia anonimizada de demanda diaria, plazos de entrega de proveedor (variables) y costes (mantener stock, stockout, orden). Modela el problema como un M…
- Mdp
- Dynamic Programming
- Reinforcement Learning
Decision Making Under Uncertainty - CodeSéniorNuevo
Genera mamografías sintéticas para balancear datasets en biotech catalana
Trabajen en equipo de 2. Reciben 18.000 mamografías reales (1.500 positivas, 16.500 negativas) con BI-RADS scoring. Entrenen un Stable Diffusion 1.5 con LoRA condicionado en BI-…
- Generative Models
- Stable Diffusion
- Fine Tuning
Machine Learning for Imaging and Medical Image Analysis - ResearchSéniorNuevo
Inverse RL para descubrir la política de un piloto de drone
En equipo de 2-3, recibes 120 trayectorias del piloto (estado-acción muestreado a 5Hz) con 10 features de estado (posición relativa, viento, batería, etc.) y un simulador de dro…
- Inverse Reinforcement Learning
- Reinforcement Learning
- Robot Learning
Robot Learning - CodeSéniorNuevo
Construye un sistema MAML para personalizar recomendaciones en streaming
Recibes histórico de 60.000 usuarias con sus interacciones (canción, like, skip, completed). Define cada usuaria como tarea de clasificación binaria 'le va a gustar la siguiente…
- Maml
- Meta Learning
- Personalization
Meta-Learning, Transfer Learning, and Multi-Task Learning - CodeIntermedioNuevo
Política PPO para Conducir un AGV en Mina de Antofagasta
Recibirás un entorno Gymnasium con un AGV de tracción diferencial, 4 mapas de túneles distintos y perturbaciones (polvo, fallos puntuales de odometría, iluminación variable). En…
- Policy Gradients
- Ppo
- Reinforcement Learning
Deep Reinforcement Learning - ResearchSéniorNuevo
DPO vs. PPO sobre un modelo base abierto
En equipo de 2-3, recibes un modelo base abierto pequeño (Qwen2.5-1.5B o Phi-3-mini) y un dataset de preferencias PT-BR de ~8.000 pares construido en una iteración anterior. Ent…
- Rlhf
- Dpo
- Ppo
Machine Learning from Human Preferences (RLHF and Alignment) - ResearchIntermedioNuevo
Investiga fusión audio+texto para análisis de llamadas en una telco
Recibirás 600 fragmentos de llamadas anonimizadas (audio + transcripción) etiquetados como 'escala/no-escala'. Implementa: (1) baseline solo-texto con un modelo en español (BETO…
- Multimodal Ml
- Audio Processing
- Fusion
Multimodal Machine Learning - CodeIntermedioNuevo
GAN para Augmentación de Imágenes Térmicas en Patrulla Forestal en Asturias
Recibirás ~2.800 imágenes térmicas etiquetadas (fuego pequeño/no fuego) y un detector baseline. Entrena un generador (GAN tipo StyleGAN o un modelo de difusión pequeño) condicio…
- Generative Models
- Gan
- AumentacióN De Datos
Generative AI - ResearchIntermedioNuevo
Investiga estrategias de negociación entre agentes para un marketplace anonimizado
Diseña un entorno de negociación bilateral (un agente comprador, un agente vendedor) con preferencias privadas. Implementa 3 protocolos: ultimátum simple, regateo alternante (al…
- TeoríA De Juegos
- Multi Agent Systems
- LLM Applications
Multi-Agent Systems - ResearchSéniorNuevo
Bayesian deep learning para diagnóstico médico con incertidumbre
En equipo de 2-3, recibes 12.000 imágenes de fondo de ojo etiquetadas en 4 clases (sin retinopatía, leve, moderada, severa). Compara tres enfoques: (1) CNN base + softmax, (2) M…
- Bayesian Deep Learning
- CuantificacióN De Incertidumbre
- Deep Learning
Probabilistic Machine Learning - CodePrincipianteNuevo
Implementa atención y compárala con seq2seq sin atención en EN→ES
Usa un subset de TED Talks ES↔EN (200.000 pares filtrados ≤50 tokens). Implementa en PyTorch: (a) seq2seq encoder-decoder con LSTM, (b) el mismo + atención de Bahdanau. Entrena …
- Seq2seq
- Attention Mechanism
- Bahdanau Attention
Machine Translation - CodeIntermedioNuevo
Predicción de propiedades moleculares para una farma española
Recibes una versión limpia de los conjuntos públicos ESOL (solubilidad acuosa) y PAMPA (permeabilidad) más una API simple para convertir SMILES en grafos moleculares. Implementa…
- Redes Neuronales
- Cheminformatics
- Pytorch O Tensorflow
AI for Science and Engineering - ResearchSéniorNuevo
Actor-critic para gestión de inventario en pesca acuícola
En equipo de 2-3, recibes 2 años de datos diarios por jaula (alimento dado, temperatura, mortalidad, peso muestreado mensualmente) y construyes un simulador calibrado del crecim…
- Reinforcement Learning
- Actor Critic
- SimulacióN
Reinforcement Learning - ResearchIntermedioNuevo
Reproducción de un resultado del estado del arte en visión
Elige (entre tres opciones proporcionadas) un paper reciente del estado del arte en clasificación de imágenes con código y datasets públicos. Reproduce el experimento principal …
- Reproducibilidad
- EvaluacióN De Modelos
- Deep Learning
AI Measurement and Evaluation - CodeIntermedioNuevo
Genera ambientes para videojuegos con GANs en una indie chilena
Recibirás 3 categorías (terreno, follaje, cielo) con 300 texturas históricas cada una (1024x1024). Fine-tunea StyleGAN3 sobre cada categoría usando transfer learning desde un ch…
- Gan
- Stylegan
- Fine Tuning
Deep Generative Models - ResearchSéniorNuevo
Investigación de un benchmark de QA tabular en banca
En equipo de 2-3, recibes 30 tablas financieras anonimizadas (estados consolidados, P&L, cash flow) y 150 preguntas reales con respuesta-oro numérica/textual. Implementa: (A) ta…
- Question Answering
- Tabular Qa
- Evaluation
Question Answering and Conversational Systems - CodeIntermedioNuevo
Planifica rutas de un robot logístico con planning bajo incertidumbre
Recibirás el layout del almacén (grilla de 80x40), historia de 2 semanas de movimientos reales y un simulador discrete-event base. Implementa: (1) baseline de rutas estáticas ca…
- Path Planning
- A Star
- Planning Under Uncertainty
Decision Making Under Uncertainty - ResearchSéniorNuevo
Aprende estructura causal en una red de riesgo fintech
En equipo de 2-3, recibes 38.000 solicitudes con 47 features de onboarding, default a 90 días y un subconjunto de 1.200 solicitudes con etiquetado de exámenes manuales por el eq…
- Bayesian Networks
- Structure Learning
- Inferencia Causal
Probabilistic Graphical Models
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.
Roles relacionados que podrías explorar
Ver todos los roles →AI Research
Investigador/a de Seguridad en IA
Piensa en este rol como la oposición leal dentro de un laboratorio de IA. Mientras tus compañeros compiten por hacer que un modelo sea más capaz, los investigadores de seguridad en IA preguntan qué sucede cuando tiene éxito, pero en la dirección equivocada, por las razones equivocadas o en las manos equivocadas. El trabajo abarca desde red-teaming de prompts, diseñar métodos constitucionales que orienten los modelos hacia un comportamiento basado en principios, hasta traducir los hallazgos en barreras de protección que los equipos de producto puedan adoptar realmente. Un buen trabajo aquí es riguroso y humilde: admite lo que aún se desconoce en lugar de encubrirlo. Los estudiantes crecen en este camino combinando profundidad técnica en PyTorch con una lectura amplia en ética, políticas y seguridad. El campo recompensa a quienes pueden sostener ambas cosas a la vez.
AI Research
Científico/a Aplicado/a de IA
Los científicos de IA aplicada viven en la tensión productiva entre los artículos de investigación y las hojas de ruta de producto. El trabajo consiste en reproducir un resultado de arxiv un martes, y decidir para el jueves si se puede adaptar a un problema que nadie más ha planteado aún. Los días combinan estudios de ablación, un diseño cuidadoso de evaluación y conversaciones con ingenieros sobre lo que es realista lanzar. Un buen trabajo aquí se parece a un experimento que refuta limpiamente tu hipótesis favorita y luego sugiere una mejor. Los estudiantes crecen en este rol al tratar PyTorch y Hugging Face Transformers como su banco de laboratorio y aprendiendo a redactar hallazgos como lo haría un científico — con suposiciones, limitaciones y un camino para que la siguiente persona amplíe el trabajo.
AI Research
Investigador/a Científico/a
¿Qué aprende realmente un modelo, y podemos demostrarlo? Los científicos de investigación en laboratorios de IA pasan sus carreras refinando esa pregunta. El trabajo alterna entre largos períodos de lectura, estudios de ablación cuidadosos en PyTorch, y el momento poco común en que un benchmark se mueve y entiendes por qué. Los kernels de CUDA y las arquitecturas de modelos de difusión están en tu caja de herramientas, pero la verdadera moneda de cambio es el criterio: saber qué experimento vale una semana de cómputo y cuál es una distracción. Los estudiantes que prosperan aquí suelen venir de machine learning, física o matemáticas puras, y leen papers como los novelistas leen novelas. Espera un largo aprendizaje reproduciendo resultados de otros antes de que tus propias ideas ganen un lugar en un venue de primer nivel.
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 Moughit Fawzi en Unsplash.