Transcribe y analiza llamadas de soporte con un encoder + decoder
Visión general
De qué trata este proyecto.
Transcribe 4.000 llamadas con Whisper, clasifica motivo y sentimiento con BETO, y entrega un certificado verificable.
El escenario
El equipo de ops tiene 80 personas y desperdicia tiempo en categorizar incidentes a mano; un pipeline automático que clasifique con F1 mayor a 0,72 ya es suficiente para sustituir el 70 por ciento de la categorización actual.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Construye un pipeline ASR + clasificación multi-task que procese 25.000 llamadas diarias en menos de 6 horas con F1 mayor a 0,72.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Integrar ASR + NLP en un pipeline operacional
- Optimizar inferencia con batching y vLLM/Faster-Whisper para producción
- Evaluar componentes individualmente y end-to-end
- Comunicar insights operacionales a un equipo de ops no técnico
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Deep Learning
Master · Deep Learning
Strong alignment
This challenge maps to Deep Learning at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Asr
Apply asr to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Whisper
Apply whisper to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Transformers
Apply transformers to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Fine Tuning
Apply fine tuning to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Pipeline Design
Apply pipeline design to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Pytorch
Apply pytorch to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Ingeniero NLP
Pipelines ASR + NLP para call centers son uno de los casos más comunes de NLP aplicado en telcos y banca.
Este proyecto afina
- asr
- whisper
- transformers
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Optimización de inferencia con batching y modelos optimizados es trabajo central del MLE.
Este proyecto afina
- pytorch
- pipeline-design
- fine-tuning
Ingeniero de IA
Integrar componentes ML + UI productiva es trabajo cotidiano del AI engineer.
Este proyecto afina
- pipeline-design
- whisper
- transformers