Lo que construyeron los que ya pasaron por acá
Experiencias reales de personas que completaron alguno de los programas de Codemita. Sin editar ni exagerar.
Volver al inicio180+
participantes
4.7
valoración promedio
94%
terminaron con proyecto
3+
años de programas activos
Lo que dicen los participantes
Martín Velázquez
Buenos Aires — Prompt Engineering
"Tenía nociones de Python pero nunca había trabajado con APIs de LLMs. El programa tiene un ritmo que permite ir paso a paso sin perder el hilo. El feedback del mentor sobre mis primeros prompts me ayudó a entender por qué algunas cosas funcionaban y otras no. Terminé con una pequeña app que consulta documentos y responde preguntas. Pequeña, pero funciona."
Junio de 2025
Camila Albornoz
Córdoba — MLOps y Deployment
"Lo que más valoro es que no solo te dan el código y listo. Cada hito tenés que entender qué estás haciendo y el mentor pregunta el por qué de tus decisiones. Me llevó más tiempo del que pensaba, pero al terminar tenía un pipeline de deployment real que puse en mi portfolio. El programa es exigente, pero el resultado vale."
Mayo de 2025
Nicolás Pacheco
Mendoza — AI Product Engineering
"Llevé meses en el programa, pero valió. Tenía una idea de producto de IA que no sabía cómo estructurar. Fui construyéndola hito a hito con feedback de mentor y las revisiones entre pares fueron más útiles de lo que esperaba: las preguntas de otros participantes me hacían ver cosas que yo había pasado por alto."
Junio de 2025
Laura Giménez
Rosario — Prompt Engineering
"Soy diseñadora con algo de código y me preocupaba si iba a poder seguir el ritmo. El primer programa está bien calibrado para perfiles mixtos. El feedback fue claro y sin condescendencia. Mi proyecto final fue modesto, pero funciona y lo entiendo de punta a punta."
Julio de 2025
Emilio Suárez
Córdoba — MLOps y Deployment
"Venía de trabajar con modelos en Jupyter y no había tocado deployment. El programa me mostró que hay bastante más en el medio entre un notebook y algo en producción. Las revisiones de código fueron puntuales y útiles. Sigo perfeccionando el pipeline, pero ahora sé por dónde empezar."
Junio de 2025
Valentina Ríos
Salta — AI Product Engineering
"Lo más honesto que puedo decir: no es un programa fácil y tampoco lo prometen así. Pero el acompañamiento es real. Cuando me trabé en un problema de arquitectura, el feedback del mentor fue específico y me ayudó a destrabarme sin resolverme el problema directamente. Eso marca una diferencia."
Mayo de 2025
Recorridos completos
Pablo Lucero — Prompt Engineering
Tucumán · Mayo 2025
// Situación inicial
Pablo escribía scripts de automatización en Python pero nunca había integrado una API de LLM. Quería construir algo que procesara texto de contratos y extrajera información clave, sin saber por dónde empezar con los modelos.
// El proceso
A través del programa diseñó prompts específicos para extracción de entidades, probó distintas estrategias y aprendió a evaluar la consistencia de las respuestas. El mentor señaló dónde sus prompts eran ambiguos y cómo estructurarlos mejor.
// Al terminar
Completó una herramienta que procesa contratos PDF y extrae fechas, partes y cláusulas clave con un 80% de precisión en sus pruebas. Tardó seis semanas. Lo tiene en GitHub y lo usa en su trabajo.
"No esperaba que el feedback fuera tan específico. No me dijeron qué hacer: me preguntaron por qué había tomado cada decisión, lo que me obligó a pensar."
Sofía Ocampo — MLOps y Deployment
Buenos Aires · Junio 2025
// Situación inicial
Sofía tenía un modelo de clasificación de texto funcionando localmente pero no sabía cómo exponerlo para que otros sistemas lo consultaran. Tampoco tenía experiencia en infraestructura de deployment.
// El proceso
Construyó una API REST para su modelo, lo dockerizó, automatizó el proceso de re-entrenamiento y agregó métricas de monitoreo. Las revisiones de código apuntaron problemas de gestión de dependencias que hubiera tardado semanas en detectar sola.
// Al terminar
Tiene un pipeline completo de MLOps documentado: desde el entrenamiento hasta el monitoreo en producción. El proceso duró tres meses, trabajando unas 8 horas semanales.
"Las revisiones me salvaron varias veces. Sin ese feedback externo, probablemente hubiera construido algo que funciona pero que nadie más podría mantener."
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