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Nuestra trayectoria en la formación de talento en IA

Desde los primeros cursos de estadística aplicada hasta los programas especializados en deep learning, cada etapa del proyecto respondió a una necesidad concreta del mercado laboral argentino.

Profesionales revisando métricas de modelos de machine learning en una oficina

2019: el primer bootcamp de fundamentos

Comenzamos con un grupo reducido de doce estudiantes en Tucumán, enfocados en regresión lineal, limpieza de datos y visualización con Python. La demanda superó las expectativas y repetimos la edición tres veces ese mismo año.

2021: alianza con empresas locales

Diseñamos un programa de inserción laboral junto a estudios de software de la región. Los participantes trabajaron sobre datasets reales de clientes, lo que permitió ajustar los contenidos a lo que las compañías realmente necesitaban.

2023: especialización en modelos predictivos

Sumamos módulos de procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora. El cambio más relevante fue incorporar proyectos finales con evaluación externa, donde cada estudiante defendía su modelo ante un panel de ingenieros senior.

2025: red de mentores y seguimiento

Hoy el programa incluye acompañamiento posterior a la certificación: sesiones mensuales de revisión de código, revisión de portfolios y preparación para entrevistas técnicas. El resultado más visible es la tasa de colocación en roles de datos dentro del primer semestre.

Quiénes guían el aprendizaje

Un equipo reducido de especialistas en machine learning, estadística aplicada y desarrollo de productos de datos. Cada uno aporta una trayectoria verificable en proyectos reales, no solo formación teórica.

Especialista en visión por computadora

Roberto Ramírez Morales

Diseñó sistemas de detección de anomalías para líneas de producción industrial en Tucumán. Trabaja con PyTorch y OpenCV desde 2019, y lidera los talleres prácticos de redes neuronales convolucionales.

Ingeniero de ML y MLOps

Víctor Ortega Reyes

Construyó pipelines de entrenamiento y despliegue continuo para modelos de clasificación de texto. Antes de unirse al equipo, coordinó la migración de modelos locales a infraestructura en la nube en una fintech regional.

Científico de datos y formador

Adrián Silva Rivera

Enfocado en estadística bayesiana y evaluación de modelos. Dictó cursos de introducción al análisis predictivo para profesionales de recursos humanos y finanzas, con énfasis en interpretación de resultados y límites éticos.

Investigadora en procesamiento de lenguaje natural

Camila Ferreyra Luna

Colabora en proyectos de análisis de sentimiento y extracción de entidades para el sector editorial. Su trabajo combina lingüística computacional con evaluación rigurosa de sesgos en corpus en español.

Consultor en infraestructura de datos

Martín Aguirre Paz

Responsable de los entornos de laboratorio y las bases de datos de práctica. Acompaña a los estudiantes en la instalación de herramientas, la gestión de versiones y la reproducibilidad de los experimentos.

Hitos que marcan el rumbo de una carrera en IA

La ruta profesional en machine learning no es lineal: cada etapa exige decisiones concretas, proyectos reales y una actualización constante. Este recorrido resume los momentos clave que definen el crecimiento de un especialista en datos.

Fundamentos y primeros modelos

Dominar estadística, álgebra lineal y programación en Python. El primer proyecto práctico suele ser un modelo de regresión o clasificación sobre un dataset público, como los de Kaggle o UCI.

Especialización en deep learning

Redes neuronales convolucionales para visión por computadora y transformers para procesamiento de lenguaje natural. Aquí se aprende a entrenar modelos con GPU y a interpretar métricas como precisión, recall y F1.

Ingeniería de datos y MLOps

El paso de un notebook a producción requiere pipelines robustos, versionado de modelos y monitoreo continuo. Se incorporan herramientas como Docker, MLflow y plataformas de nube para desplegar servicios escalables.

Liderazgo técnico y mentoría

Con varios proyectos en producción, el siguiente nivel es guiar equipos, definir arquitecturas de solución y traducir requisitos de negocio en problemas de aprendizaje automático bien planteados.

Nuestra identidad

Una comunidad para quienes construyen el futuro con datos

Somos un espacio de formación y orientación profesional centrado en machine learning y carreras emergentes. Acompañamos a estudiantes, profesionales en transición y equipos técnicos que quieren dar sentido práctico a la inteligencia artificial.

Formación aplicada

Diseñamos rutas de aprendizaje que combinan fundamentos teóricos con proyectos reales. Cada módulo termina con un entregable que puedes mostrar en tu portafolio.

Enfoque práctico · Mentoría directa

Orientación profesional

Ayudamos a identificar qué rol encaja mejor con tu perfil: ingeniería de ML, ciencia de datos, MLOps o roles híbridos. Definimos juntos un plan de crecimiento realista.

Sesiones individuales · Plan de carrera

Red de contactos

Conectamos a nuestra comunidad con profesionales en activo y empresas que buscan talento emergente. Organizamos encuentros técnicos y revisiones de portafolio.

Eventos mensuales · Comunidad activa

Contenido especializado

Publicamos análisis sobre tendencias del sector, casos de uso y guías técnicas. Nuestro material se actualiza con la evolución del campo, no con modas pasajeras.

Artículos técnicos · Casos de estudio

Acompañamiento continuo

No desaparecemos después de un curso. Mantenemos seguimiento de tu progreso y ajustamos las recomendaciones según los cambios del mercado laboral.

Seguimiento trimestral · Ajuste de ruta

Proyectos colaborativos

Impulsamos iniciativas donde los participantes resuelven problemas reales con datos abiertos. El trabajo en equipo replica el entorno que encontrarás en la industria.

Repositorios compartidos · Revisión entre pares

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