Bootcamp de AI Engineering (IFCD0264)

Base de programación en Python para ingeniería de IA: entorno de trabajo con Visual Studio Code y Jupyter Notebooks, tipos de variables y datos, gestión de errores, estructuras de control, colecciones y fundamentos de programación orientada a objetos.

Python avanzado aplicado a la IA generativa: operaciones vectorizadas con NumPy, limpieza, filtrado y agregación de datasets complejos, peticiones HTTP y consumo de APIs REST con Postman, y orquestación de llamadas a modelos de lenguaje.

Ingeniería de prompts y de contexto: diseño del prompt como parte del sistema y no como texto suelto, inyección dinámica desde código, validación de formatos de salida y estrategias de gestión de memoria y de historial de conversación.

Criterio técnico para elegir modelo y arquitectura: familias de modelos de lenguaje, embeddings y multimodales, arquitecturas transformer y mecanismos de atención, diseño de experimentos comparativos y benchmarks con métricas de negocio.

Ingeniería de RAG de extremo a extremo: pipelines de ingesta y estrategias de chunking, embeddings y bases de datos vectoriales, búsqueda semántica, generación con contexto recuperado y evaluación de la calidad y fiabilidad de las respuestas.

Ingeniería de agentes: bucles de razonamiento y planificación, uso de herramientas externas y conectores a APIs y bases de datos, capacidades multimodales de texto, imagen y audio, gestión de estados y flujos, y guardrails de seguridad.

MLOps para IA generativa: desarrollo de APIs con FastAPI y microservicios escalables, diseño de esquemas y gestión de bases de datos SQL, seguridad de los endpoints, y monitorización y observabilidad de los sistemas en producción.

Proyecto final en equipo: se afronta un reto real analizando el contexto de negocio, definiendo requisitos funcionales y técnicos, repartiendo roles, integrando los componentes de IA con metodología ágil y defendiendo la solución construida.

Bloque de orientación profesional: identificación del propio potencial, construcción de un perfil sólido en LinkedIn, revisión del currículum, entrenamiento de entrevistas y organización de la búsqueda de empleo.