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Certified AI:LLM Engineer

Área: Inteligencia Artificial | Sub Área: Ingeniería de datos

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

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FECHAS DE INICIO

Online sincrónica: 18 Junio 2026

DURACIÓN:

8 meses

Programa con 20% de descuento por pago al contado durante este mes.

Objetivos

Al finalizar el programa, estarás en la capacidad de:

Comprender y aplicar los fundamentos de los LLMs, incluyendo su arquitectura, funcionamiento, capacidades, limitaciones y criterios de evaluación del desempeño.
Diseñar soluciones de ingeniería con LLMs de extremo a extremo, definiendo requerimientos, flujos, manejo de datos, versionado y prácticas de calidad para sistemas mantenibles.
Implementar y optimizar modelos para casos de uso reales, aplicando fine-tuning avanzado y técnicas de optimización considerando trade-offs de calidad, latencia y costo
Construir sistemas basados en RAG y prompt engineering, diseñando arquitecturas de recuperación, estrategias avanzadas de mejora (chunking, reranking, filtros) y prompts robustos y testeables.
Preparar soluciones para entornos productivos, incorporando observabilidad, seguridad, resiliencia y gestión de costos, y sustentando el aprendizaje mediante un proyecto final con evidencia técnica y defensa.

Público Objetivo

El curso está dirigido a:

Ingenieros de Sistemas y Software, y a profesionales de Ciencias de la Computación o Informática, Ciencia de Datos, Estadística, Matemática aplicada, y profesiones afines. Está orientado a quienes desean desempeñarse en desarrollo, datos/ML, arquitectura tecnológica, liderazgo técnico e innovación, e implementar soluciones con LLMs en producción (fine-tuning, RAG y prompt engineering).

Prerrequisitos

Para llevar el programa se recomienda que el participante cumpla los siguientes prerrequisitos:

Conocimientos básicos de programación (idealmente en Python) y manejo básico de APIs/datos (JSON).
Para llevar el programa se recomienda que el participante cumpla los siguientes prerrequisitos:
Alguna experiencia en proyectos de desarrollo de software o trabajo con datos, incluyendo integración de servicios o automatizaciones.
Para llevar el programa se recomienda que el participante cumpla los siguientes prerrequisitos:

Estructura Curricular

Vista Previa

Curso LLM Engineering Foundations (21 horas cronológicas)

Fundamentos de LLMs
Fundamentos de LLMs
Implementación Práctica
Implementación Práctica

Curso Advanced Model Engineering (24 horas cronológicas)

Fine-tuning Avanzado
Optimización y Despliegue
Optimización y Despliegue

Curso RAG & Prompt Engineering (24 horas cronológicas)

Retrieval-Augmented Generation
Prompt Engineering Avanzado

Curso Production Systems (15 horas cronológicas)

Arquitecturas de Producción para LLM
Observabilidad y Mantenimiento
Cost Management y Resiliencia

Proyecto Final LLM Engineer (12 horas cronológicas)

Fase 1: Planificación
Fase 2: Implementación
Fase 3: Presentación

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Certificación

Los participantes que completen exitosamente el curso, recibirán la siguiente certificación:

Certificación institucional otorgada por BSG Institute:
Certificado de participación/aprobación del programa formativo Certified AI:LLM Engineer, emitido por BSG Institute
Certificados CEU’s emitidos por IEEE.
El participante recibirá Certificados CEU’s emitidos por IEEE al aprobar cada curso módulo de este programa con una nota mayor a 60

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Expositores

Luis Lozano

Mexico

PhD en Física por el Cinvestav-IPN (México) y MBA por Quantic School of Business and Technology (EE. UU.), con más de 10 años de experiencia en investigación, docencia universitaria y desarrollo de soluciones de inteligencia artificial aplicadas. Ha liderado proyectos de machine learning, NLP, RAG y MLOps en sectores como banca, educación y consultoría tecnológica. Se ha desempeñado como líder de ingeniería financiera en MSCI, desarrollador de software de IA y profesor en programas de inteligencia artificial aplicada, ciencia de datos y análisis prescriptivo en el Tecnológico de Monterrey. Posee diversas certificaciones internacionales y competencias avanzadas en Python, LangChain, TensorFlow, PyTorch y herramientas especializadas en LLMs.

Gustavo Velandia

Colombia

Ingeniero Naval, Científico de Datos Senior, CEO & Fundador de KpiChat.ai y Presidente de la Asociación Colombiana de Inteligencia Artificial (ACIA). Cuenta con más de 24 años de experiencia en ingeniería, mantenimiento, confiabilidad operacional, gestión tecnológica, inteligencia artificial aplicada, machine learning y transformación digital en entornos industriales y de alta criticidad.

Ha liderado proyectos de mantenimiento predictivo, detección de anomalías, pronóstico energético, visión por computador y soluciones de IA aplicadas a sistemas complejos. Durante su trayectoria en la Armada de Colombia fue líder de ingeniería y mantenimiento en distintos entornos y se desempeñó como Director de Gestión Tecnológica, liderando iniciativas estratégicas de transformación digital, transición energética e inteligencia artificial.

Cuenta con más de 700 horas dictadas como profesor en temáticas de ingeniería, mantenimiento, confiabilidad, ciencia de datos, machine learning e inteligencia artificial aplicada. Su enfoque académico combina fundamentos técnicos con aplicaciones prácticas para resolver problemas reales de la industria.

Su formación incluye Applied Data Science en MIT Professional Education, Artificial Intelligence with Python de Harvard University, Maestría en Industria 4.0 en la U. de San Jorge de España, especialización en Gerencia de Proyectos e Ingeniería Naval, entre otros.

NOTA: No necesariamente todos los expositores mencionados participarán en el dictado del programa o sesiones webinar, asimismo se podrá contar con la participación de otros expositores adicionales a los mencionados.