Hola, fellow dev 👋

Em la píldora de hoy, te explico...

Cómo puedes convertirte en AI Engineer (sin perderte entre frameworks y hype).

Entrar en el mundo del AI Engineering puede resultar abrumador:

• Hay nuevas herramientas cada semana.
• Muchos tutoriales asumen que ya lo sabes todo.
• La mitad de los consejos se contradicen entre sí.
• Y no sabes por dónde empezar ni qué es importante de verdad.

¿La buena noticia?

Empezar es más simple de lo que parece.

Al término AI Engineering no se refiere a la investigación ni al entrenamiento de modelos desde cero.

Se refiere al Software Engineering con LLMs (Large Language Models).

Con él, estás construyendo productos donde los LLMs son una pieza más del sistema, no el sistema completo.

• El 80% de tu trabajo es ingeniería pura: diseñar sistemas fiables, escribir buen código, probarlo, y desplegar en producción.
• El uso de LLMs ocupa el otro 20%.

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¿Cuál es, entonces, el Roadmap que debes seguir?

Paso 1 – Fundamentos de Ingeniería​
Antes de hablar de prompts y embeddings: domina conceptos de arquitectura de software.

• ¿Cómo fluyen los datos? ¿Dónde puede fallar el sistema? ¿Cómo minimizas la latencia del sistema?
• Aprende conceptos como stateless, caching, message queues... y elige el lenguaje que domines.

Spoiler: no necesitas Python.

Paso 2 – Trabaja con LLMs​
Elige un proveedor (OpenAI, Claude, Gemini...) y aprende su API a fondo:

• Cómo autenticarte, manejar respuestas en streaming, aplicar retry logic y calcular uso de tokens.
• Entiende la diferencia entre prototipar con OpenAI y desplegar con Azure OpenAI o Vertex AI.
• Domina técnicas clave: prompting, structured outputs, tool calling y Model Context Protocol (MCP).

Paso 3 – RAGs (Retrieval-Augmented Generation)​
RAG es cómo das a los LLMs acceso a tu conocimiento específico.

• No todo es Vector search: keyword search o file lookups también te servirán.
• Lo importante es medir la calidad de la recuperación, gestionar errores y mantener el índice actualizado.

Paso 4 – Diseño de Sistemas​
Desde flujos deterministas hasta agentes autónomos.

• Recuerda: los LLMs son lentos. Usa patrones asíncronos (queues, workers) para evitar timeouts.
• Herramientas como Celery o Temporal son clave en producción.

Paso 5 – Observabilidad y Testing

No puedes mejorar aquello que no puedes ver.

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Cada llamada al modelo debe estar trazada: inputs, outputs, latencia, tokens y coste.

• Usa herramientas como Langfuse o Braintrust.
• Para evaluar la calidad de tu modelo, crea datasets de test y automatiza evaluaciones con otro LLM.

Paso 6 – Despliegue​
Tu app no está lista hasta que funciona con usuarios reales.

• PaaS como Render simplificará tus despliegues.
• Añade CI/CD, logging, dashboards y alertas desde el principio.

Paso 7 – Seguridad y Compliance​
El 90% de los proyectos IA mueren por no pensar en seguridad:

• Ten cuidado con prompt injections y filtrado de datos sensibles.
• Plantéate utilizar LLM Guard o Garak para protección.
• Implementa HITL (Human-in-the-loop) en acciones críticas.
• Elige inferencia local solo si es imprescindible por compliance.

Conclusión: ¿Qué necesitas para destacar como AI Engineer?

✅ Conocimientos de software engineering sólidos.
✅ Entender los LLMs desde la API.
✅ No hacer sobreingeniería
✅ Mentalidad de producción desde el día 1.
✅ Tener un portfolio en GitHub con proyectos reales.

🧠 Aprender AI Engineering no es seguir un moda, es aplicar principios de ingeniería a un nuevo stack.

Si dominas lo básico y desarrollas experiencia real, el mercado te estará esperando con los brazos abiertos.

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Así que si todo esto es de tu interés... en Offer Sprint™ by DevAccelerator™ ayudamos a Software y Data Engineers a trabajar en entornos internacionales y acelerar su carrera profesional.

Actualmente, nuestras plazas están cerradas, pero no dudes en ​​unirte a nuestra lista de espera.​

-Patri