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Roadmap interactivo

Ingeniero de IA

De los fundamentos de programación a sistemas de IA en producción

Ruta progresiva de habilidades para ingenieros que construyen productos prácticos con modelos fundacionales, RAG, agentes, evaluación e infraestructura de producción.

6–12 mesesDesarrolladores backend y PythonIngenieros de softwareConstructores de producto técnicoProfesionales de IA
Abrir como curso →Todos los nodos tienen una ruta de evidencia
6etapas
33nodos
5proyectos y milestones
01 · Fundamentos de ingeniería02 · Núcleo de ingeniería LLM03 · RAG y sistemas de conocimiento04 · Agentes y ecosistemas de herramientas05 · Evaluación, seguridad y calidad06 · Sistemas de IA en producción y operaciones de runtime
  1. 01

    Fundamentos de ingeniería

    La base necesaria para que los productos de IA no se conviertan en demos frágiles.

    Resultado de la etapaUn proyecto Python/API fiable con tipado, pruebas y gestión controlada de errores.
    3–5 semanasMateriales listos
    Tema →
    Materiales listos
    Prerrequisitos: Python para producción
    Artículo →
    Materiales listosAssessment disponible
    Prerrequisitos: Python para producción, HTTP, APIs y fundamentos backend
    Abrir práctica →Rúbrica de evaluación →Práctica →
  2. 02

    Núcleo de ingeniería LLM

    Cómo funcionan los modelos dentro de un sistema aplicado y cómo controlar su comportamiento.

    Resultado de la etapaUn workflow LLM controlado con salidas estructuradas, gestión de contexto y routing de modelos.
    Materiales listos
    Artículo →Artículo →
    Materiales listos
    Prerrequisitos: LLM, tokens, contexto e inferencia
    Artículo →
    Materiales listos
    Prerrequisitos: Ingeniería de prompts y contexto
    Artículo →Artículo →
    Materiales listos
    Prerrequisitos: LLM, tokens, contexto e inferencia
    Artículo →
  3. 03

    RAG y sistemas de conocimiento

    Construcción de sistemas que responden a partir de datos propios y evidencia verificable.

    Resultado de la etapaRAG listo para producción con citas, evaluación, frescura y control de acceso.
    Materiales listos
    Artículo →
    Materiales listos
    Prerrequisitos: Embeddings y búsqueda semántica
    Artículo →
    Materiales listos
    Prerrequisitos: Ingesta y chunking
    Artículo →
    Materiales listos
    Prerrequisitos: Retrieval, búsqueda híbrida y reranking
    Tema →
    Materiales listosAssessment disponible
    Prerrequisitos: Citas, frescura, ACL y observabilidad
    Abrir práctica →Rúbrica de evaluación →Práctica →
  4. 04

    Agentes y ecosistemas de herramientas

    Sistemas gobernados de múltiples pasos con herramientas, estado y supervisión humana.

    Resultado de la etapaUn agente con estado explícito, límites de permisos, auditoría y evaluación.
    Materiales listos
    Artículo →
    Materiales listos
    Prerrequisitos: Agent loop y planificación
    Artículo →
    Materiales listos
    Prerrequisitos: Estado y memoria
    Tema →
    Materiales listos
    Prerrequisitos: Agent loop y planificación
    Tema →
    Materiales listosAssessment disponible
    Prerrequisitos: Máquinas de estado, handoffs y multi-agente, Servidores MCP, clientes y autorización
    Abrir práctica →Rúbrica de evaluación →Práctica →
  5. 05

    Evaluación, seguridad y calidad

    Verificación sistemática de calidad, seguridad y regresiones.

    Resultado de la etapaPipeline de evaluación que bloquea releases inseguros o débiles.
    Materiales listos
    Artículo →
    Materiales listos
    Prerrequisitos: Datasets de evaluación y casos de prueba
    Tema →
    Materiales listos
    Artículo →
    Materiales listos
    Prerrequisitos: Métricas y model graders, Prompt injection, guardrails y red teaming
    Práctica →
  6. 06

    Sistemas de IA en producción y operaciones de runtime

    Despliegue, serving, observabilidad, evidencia de runtime, control de cambios de modelo/proveedor, coste, fiabilidad y respuesta a incidentes.

    Resultado de la etapaUn sistema de IA con SLO, runtime truth trazable, cambios de modelo/proveedor gobernados, rollback a una configuración conocida como válida y economía verificada.
    Materiales listos
    Tema →
    Materiales listos
    Prerrequisitos: Serving, streaming y batching
    Artículo →Recurso →
    Materiales listos
    Prerrequisitos: Tracing, SLO y monitorización de producción
    Recurso →Recurso →
    Materiales listos
    Prerrequisitos: Evidencia de runtime y prevención de false-green, Gates de regresión y release
    Artículo →Glosario →
    Materiales listos
    Prerrequisitos: Serving, streaming y batching
    Artículo →Artículo →
    Materiales listos
    Tema →Glosario →
    Materiales listos
    Prerrequisitos: Evidencia de runtime y prevención de false-green, Control de cambios de modelo, prompt, retrieval y proveedor
    Artículo →Artículo →
    Materiales listos
    Prerrequisitos: Inyección de fallos, failover y reconciliación
    Artículo →Recurso →
    Materiales listos
    Prerrequisitos: Respuesta a incidentes y rollback, Privacidad, secretos y gobernanza, Presupuestos de capacidad, coste y routing
    Artículo →Recurso →