AI Engineer Roadmap
El 90% de los roadmaps de IA te hacen perder meses en teoría que ya no se usa. Esta es la ruta interactiva estructurada en 4 niveles y 18 pasos esenciales para construir sistemas inteligentes en 2026 con documentación oficial, repositorios y cursos 100% gratuitos.
Marca cada paso completado para llevar el control interactivo de tu avance.
Fase 01 // Software Core
Python Moderno (POO & Asincronía)
Enfócate en tipado estricto (Type Hints), Programación Orientada a Objetos, Decoradores y manejo de asyncio para llamadas concurrentes a modelos y APIs.
Git & GitHub Profesional
Manejo riguroso de ramas (branching workflows), Pull Requests limpios, Conventional Commits y repositorios con arquitectura legible y README profesional.
NumPy + Pandas (Manipulación de Datos)
Manipulación de tensores/matrices multidimensionales, indexación veloz, limpieza de datos tabulares, manejo de nulos y transformación para preprocesamiento.
Matemáticas Prácticas (Álgebra & Cálculo)
No necesitas memorizar derivadas infinitas: comprende intuitivamente qué es un vector, producto punto, distancias (Coseno, Euclídea) y gradiente descendente.
Fase 02 // AI Foundations
Machine Learning Clásico
Regresión Lineal/Logística, Clasificación, Árboles de Decisión, Random Forest y métricas clave (Precision, Recall, F1-Score) utilizando Scikit-Learn.
PyTorch & Redes Neuronales
Tensores en GPU, Autograd, Backpropagation y construcción de redes densas. PyTorch es el lenguaje oficial de la investigación y producción de IA a nivel global.
Transformers & Attention Mechanism
El paper que cambió la historia: 'Attention Is All You Need'. Comprende Self-Attention, Encoders, Decoders y domina el ecosistema Hugging Face.
LLMs, Tokens & Context Window
Tokenización (Byte-Pair Encoding), ventanas de contexto, latencia, sampling (Temperature, Top-P) y ejecución de modelos Open Source en tu PC local con Ollama.
Fase 03 // Sistemas & Agentes
Embeddings & Vector Databases
Representación matemática de semántica en vectores densos. Índices de similitud aproximada (HNSW) y gestión de bases como ChromaDB, Pinecone y Qdrant.
Sistemas RAG Avanzados
Retrieval-Augmented Generation: Chunking semántico, re-ranking con Cross-Encoders, búsqueda híbrida (Full-Text BM25 + Dense Vectors) y mitigación de alucinaciones.
APIs, Tool Use & Agentes Autónomos
Function Calling, conexión de modelos a bases de datos y ejecución de herramientas externas. Orquestación multi-agente con grafos cíclicos en LangGraph y CrewAI.
Fine-Tuning & LoRA / QLoRA
Criterios claros de cuándo hacer RAG vs Fine-tuning. Preparación de datasets de instrucciones sintéticos y ajuste de bajo rango eficiente (PEFT) con Unsloth.
Fase 04 // Ship to Production
Docker & Empaquetado
Empaquetar aplicaciones de IA con Dockerfiles multi-stage optimizados para CUDA y GPU, Docker Compose y despliegues reproducibles en servidor.
FastAPI & Token Streaming
Desarrollo de microservicios REST asíncronos de alto throughput, validación robusta con Pydantic y Server-Sent Events (SSE) / WebSockets para streaming de tokens.
Evals, Portafolio & Mercado Laboral
Evaluación formal de pipelines con Ragas o DeepEval (fidelidad, relevancia de contexto). Consolidar 2-3 proyectos estrella con código impecable y demo en vivo.
¿Quieres acompañar el camino y ver proyectos de cada fase?
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