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.
Clases en directo
20 sesiones técnicas con el instructor, grabadas para que las veas cuando quieras.
Proyecto final en producción
Un agente completo en AWS que valida tu capacidad como AI Engineer.
Stack completo
LangGraph, RAG, Agentes, MCP, Cloud, CI/CD y más.
20 sesiones técnicas en directo de 1,5 h. Con grabaciones disponibles si no puedes asistir.
Proyecto final desplegado en producción. Un agente completo con LangGraph, RAG, FastAPI y MCP para tu portfolio.
Retos prácticos por sesión.
Sesión 0 (SQL, Python y FastAPI) para nivelar a todos los participantes antes de empezar.
Coordinadora académica con acompañamiento durante todo el máster.
Stack completo: LangGraph, RAG, Agentes, MCP, Cloud y CI/CD, con despliegue en AWS accesible 24/7.
Certificación AI Engineer al completar el máster.
Acceso durante 12 meses a la plataforma y a las grabaciones de tus sesiones.
Comunidad de más de 200.000 alumnos y eventos de networking.
Devolución del 100% de tu dinero* durante los primeros 15 días.
*Sujeto a condiciones.
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
Evaluación y observabilidad del sistema
CI/CD automatizado + monitoring real
Desplegado en AWS · accesible 24/7
Para quién es este máster en AI Engineer
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
No tienes base técnica: necesitas soltura con Python, SQL y modelado de datos básico, y familiaridad con arquitectura de software y APIs REST.
No tienes tiempo para dedicar
El máster requiere práctica intensiva y constante. Fine-tuning, agentes y deployment 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 con LoRA y QLoRA, MCP y despliegue en cloud.
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, RAG, agentes y MCP, 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
Clases en directo
20 sesiones técnicas con el instructor, grabadas en la plataforma.
02
Retos prácticos por módulo
Retos individuales para aplicar lo aprendido, con feedback y solución propuesta.
03
Proyecto final
Un agente completo (LangGraph, RAG, MCP y AWS) para tu portfolio.
Progreso
No son proyectos aislados. 20 retos prácticos y 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 Engineer.
7 bloques técnicos. 20 sesiones. 20 retos prácticos y 1 proyecto final.
BLOQUE 1 | Fundamentos
BLOQUE 2 | Arquitectura y Frameworks
BLOQUE 3 | Modelos y Datos
BLOQUE 4 | RAG y Multimodalidad
BLOQUE 5 | Fine-Tuning, Agentes y MCPs
BLOQUE 6 | Cloud y Producción
BLOQUE 7 | Evaluación y Proyecto Final
20 sesiones técnicas en directo de 1,5 h. Con grabaciones disponibles si no puedes asistir.
Retos prácticos en cada módulo
Proyecto final desplegado en producción: agente conversacional completo con LangGraph, PostgreSQL + pgvector, RAG y Deep Research, Langfuse, FastAPI y MCP.
Sesión 0 (SQL, Python y FastAPI) para nivelar a todos los participantes antes de empezar.
Coordinadora académica que te acompaña durante todo el máster y resuelve tus dudas.
Stack completo: LangGraph, RAG, Agentes, MCP, Cloud y CI/CD, con despliegue en AWS accesible 24/7.
Certificación AI Engineer al completar el máster.
Acceso durante 12 meses a la plataforma y a las grabaciones de tus sesiones.
Comunidad de más de 200.000 alumnos y eventos de networking.
Devolución del 100% de tu dinero* durante los primeros 15 días.
*Sujeto a condiciones.
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¿Tienes dudas sobre el máster en AI Engineer?
¿Este máster es para principiantes en programación?
No. Este máster está diseñado para perfiles técnicos.
Necesitas soltura con Python y SQL, conocer cómo funcionan las APIs y tener nociones de 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. No necesitas haber desplegado nada en producción ni saber Linux.
¿Qué diferencia hay entre usar LLMs y ser AI Engineer?
Usar LLMs es hacer prototipos.
Un AI Engineer construye soluciones complejas con IA generativa: sistemas RAG, agentes, fine-tuning de modelos e integración con herramientas y datos vía MCP, desplegadas en cloud con observabilidad y control.
El objetivo del máster no es aprender prompting aislado, sino implementar sistemas de IA que funcionen en producción.
¿Cuántos proyectos construiré durante el máster?
El máster culmina en un proyecto final integrador desplegado en producción, que podrás usar como portfolio profesional. Por el camino construirás:
Un sistema conversacional con LangGraph
Un sistema RAG avanzado con PostgreSQL + pgvector
Un sistema multiagente con LangGraph o CrewAI y un servidor MCP propio conectado a un agente
¿El máster es en directo o grabado?
El máster es 100% en directo: 20 sesiones de 1,5 horas, dos días por semana (martes y jueves, de 18:30 a 20:00).
No hay contenido grabado en vídeo, porque la IA cambia tan rápido que quedaría obsoleto enseguida. El directo permite que cada sesión esté al día. Si no puedes asistir, las sesiones quedan grabadas y podrás revisarlas cuando quieras.
¿Tendré acompañamiento durante el máster?
Sí. Tu coordinadora académica te acompaña de principio a fin: puedes escribirle cualquier duda y, si es técnica, te pone en contacto con el profesor.
¿Recibiré una certificación?
Sí. Al entregar todos los proyectos recibirás la certificación como AI Engineer.
¿Qué diferencia a este máster de otros cursos de IA?
La mayoría de cursos de IA empiezan enseñando a programar o abarcan muchos temas de forma generalista.
Este máster está pensado para perfiles técnicos y va directo a lo que piden las empresas: RAG, agentes, fine-tuning y MCP, con clases 100% en directo y proyectos desplegados en producción.
Además, los profesores son perfiles senior de empresas tecnológicas como Inditex.