AI Engineer con Enfoque en Seguridad

📚 Módulos del Curso

01. Python Production

Concurrency, typing, memory management, testing con pytest. Duración: 4-6 semanas

02. ML & LLM Fundamentals

Transformers, embeddings, vector DBs, RAG, fine-tuning. Duración: 6-8 semanas

03. MLOps

Dagster, MLflow, drift detection, CI/CD, monitoring. Duración: 6-8 semanas

04. Agentic AI

RAG avanzado, LangGraph, function calling, multimodal. Duración: 6-8 semanas

05. System Design

Kubernetes, Terraform, databases, message queues. Duración: 8-10 semanas

06. Security

OWASP LLM Top 10, guardrails, compliance, Trivy. Duración: 6-8 semanas

🎯 ¿Qué aprenderás?

• ✅ Python production-ready: Asyncio, Pydantic, memory optimization
• ✅ ML/LLM Fundamentals: Arquitectura transformer, embeddings, RAG
• ✅ MLOps Engineering: Pipelines escalables con Dagster y MLflow
• ✅ Agentic AI: Sistemas autónomos con LangGraph y function calling
• ✅ System Design: K8s, Terraform, observability completa
• ✅ Security-First: OWASP LLM Top 10, NeMo Guardrails, Trivy

🧪 Enfoque Práctico

• 36+ labs hands-on con código real
• Proyectos end-to-end en cada módulo
• 35+ herramientas profesionales

�� Stack Tecnológico

Python & ML: Python 3.11+, Pydantic, Transformers, vLLM
LLM & Agents: LangChain, LangGraph, OpenAI API
MLOps: Dagster, MLflow, DVC
Infrastructure: Docker, Kubernetes, Terraform
Security: Trivy, NeMo Guardrails, OWASP

🚀 Empezar

python --version  # >= 3.11
uv --version      # >= 0.5.0
docker --version  # >= 24.0

Duración: 6-9 meses (part-time)

📖 Acerca

Metodología y estructura →

📚 Recursos

Tools, papers y comunidades →