FORMATO
MATERIAL
CONTENIDO
ACCESO
Plazas limitadas por convocatoria
Próxima Convocatoria: Abril 2026
Máster en AI Engineer
Este máster transforma desarrolladores en ingenieros de IA capaces de construir sistemas de producción reales. A diferencia de programas de Data Science, el foco está en arquitectura, integración y operación de sistemas inteligentes.
3 Proyectos en producción
Demos reales que validan tu capacidad como AI Engineer
Stack completo
LangGraph, RAG, MLOps, Cloud, CI/CD y más
Certificación
AI Engineer
EL PROBLEMA
El mercado está lleno de "Prompt Engineers". Faltan Arquitectos de IA
Hacer un import OpenAI y un prompt básico lo hace cualquiera. El reto real, y donde está el valor de mercado, es construir sistemas que no alucinen, que sean trazables y que escalen.
Implementación experimental
Script aislado con LLM sin arquitectura
RAG básico copiado de un tutorial
Sin métricas ni evaluación real
Funciona solo en local
Sin CI/CD ni deployment estructurado
Sistema production-ready
Sistema estable, medible y escalable en producción.
Arquitectura modular con FastAPI + LangGraph
PostgreSQL + pgvector · RAG avanzado con CRAG
MLflow + experiment tracking · ZenML pipelines
CI/CD automatizado + monitoring real
Desplegado en AWS · accesible 24/7
Para quién es este máster en AI Engineering
Desarrolladores Backend / Fullstack
Quieren incorporar capacidades de IA a sus stacks sin abandonar el paradigma de ingeniería de software.
Tech Leads y Arquitectos
Responsables de definir la estrategia técnica de adopción de IA en sus organizaciones o productos.
DevOps / Platform Engineers
Necesitan orquestar infraestructura, CI/CD y monitoring para sistemas de IA en cloud.
Product Engineers
Construyen features basadas en LLMs e integran IA directamente en el producto.
No es para ti si
No sabes Python intermedio
Necesitas una sólida base en Python antes de empezar. Recomendación: completa cursos de Python fundamentales primero y practica construyendo APIs
No tienes tiempo para dedicar
El máster requiere práctica intensiva y constante. Finetuning, deployment y MLOps llevan tiempo significativo de implementación y aprendizaje.
Solo quieres "chatbot básico"
Este máster es para construir sistemas de producción reales. Si buscan un tutorial rápido de fin de semana, no es para ti.
Conviértete en un AI Engineer preparado para competir en cualquier mercado
Al completar el máster completo, habrás consolidado las competencias necesarias para liderar la implementación de IA en entornos corporativos reales.
Skills production - ready
Agentes con LangGraph, RAG avanzado (CRAG + reranking), Fine - tuning LoRA y MLOps completo con tracking y pipelines automatizados.
Portfolio impresionante
Responsables de definir la estrategia técnica de adopción de IA en sus organizaciones o productos.
Impacto económico
Posicionamiento como AI Engineer con incremento salarial del 30% - 50%, especialización altamente demandada, porfolio que abre puertas.
Skills diferenciadores
LangGraph + LangChain avanzado, MLflow + ZenML (MLOps), Fine-tuning en producción, AWS deployment completo y profesional
Cómo se trabaja el máster
Este máster no está diseñado para consumir contenido.
Está diseñado para construir un sistema real de forma progresiva.
La estructura de cada módulo consiste en:
01
Masterclass técnica (2h)
Arquitectura, decisiones técnicas y código real.
02
Guías paso a paso
Implementación estructurada y troubleshooting real.
03
Proyecto evaluable
Construyes un componente funcional del sistema.
Progreso
No son 20 proyectos aislados. Es un único sistema que evoluciona
Lo que hace único este máster
Del concepto a producción, con código real
Un máster diseñado para construir un sistema real de forma progresiva
El máster avanza desde los fundamentos teóricos hasta el despliegue en producción, construyendo sobre cada bloque anterior para garantizar una comprensión integral del stack de AI Engineering.
7 bloques técnicos. 20 módulos. 3 proyectos.
BLOQUE 1 | Fundamentos
Dominar los conceptos técnicos esenciales y las primeras implementaciones. Antes de construir sistemas complejos, hay que entender el landscape de modelos, sus parámetros, sus costes y cómo comunicarse con ellos de manera eficaz mediante prompts bien diseñados.
- Módulo 1: State of the Art: AI Engineering en 2026
- Módulo 2: Prompt Engineering y primeros pasos con OpenAI
BLOQUE 2 | Arquitectura y Frameworks
BLOQUE 3 | Modelos y Datos
BLOQUE 4 | RAG y Multimodalidad
BLOQUE 5 | Fine-Tuning y MLOps
BLOQUE 6 | Cloud y Producción
BLOQUE 7 | Evaluación y Proyecto Final
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¿Tienes dudas sobre el máster de AI Engineer?
¿Este máster es para principiantes en programación?
No. Este máster está diseñado para perfiles técnicos.
Necesitas sentirte cómodo programando en Python, entender cómo funcionan las APIs y tener nociones básicas de bases de datos o modelado de datos. No es un máster para empezar desde cero, sino para evolucionar hacia el rol de AI Engineer.
También pueden cursarlo perfiles que fueron técnicos y hoy trabajan en gestión o liderazgo tecnológico.
¿Qué diferencia hay entre usar LLMs y ser AI Engineer?
Usar LLMs es hacer prototipos.
Ser AI Engineer implica diseñar arquitecturas completas, integrar modelos en sistemas reales, construir pipelines de datos, implementar RAG o fine-tuning y desplegar soluciones en cloud con observabilidad y control.
El objetivo del máster no es aprender prompting aislado, sino construir sistemas de IA que funcionen en producción.
¿Cuántos proyectos construiré durante el máster?
El máster culmina en 3 proyectos desplegados en producción, incluyendo:
Un sistema conversacional con LangGraph
Un sistema RAG avanzado con PostgreSQL + pgvector
Un agente completo con observabilidad, API REST y deployment en AWS
¿El máster es en directo o grabado?
El máster combina sesiones en tiempo real con acceso posterior a las grabaciones.
Clases en directo y grabadas para que el contenido esté siempre actualizado, ya que el ecosistema de IA cambia muy rápido. Si no puedes asistir a una sesión, todas quedan grabadas y podrás revisarlas cuando quieras.
¿Recibiré una certificación?
Sí. Al completar el máster recibirás la certificación como AI Engineer.
¿Cuánto tiempo necesito dedicarle?
El máster requiere aproximadamente:
3 horas semanales de sesiones en directo
6 horas adicionales de práctica y revisión de guías
Está diseñado para ser compatible con personas que trabajan a tiempo completo.