Objetivo del proyecto
Desarrollar y desplegar una aplicación web full-stack con Vue.js + FastAPI, incorporando funcionalidades de IA basada en LLMs (arquitecturas multiagente) y un primer módulo de ML (clasificación/predicción), con despliegue y monitorización en Microsoft Azure.
Resumen de la labor
Implementa frontend en Vue.js:
- Pantallas principales, componentes reutilizables, routing, estado, validaciones.
- Mejora de UX/UI con criterios de accesibilidad y diseño responsive.
Implementa backend en Python + FastAPI:
- Diseño de endpoints REST, autenticación/autorización si aplica.
- Integración con base de datos (SQL y/o NoSQL).
- Tests básicos y documentación (OpenAPI/Swagger).
Ingeniería de IA:
- Diseña e implementa un flujo multiagente con LLMs para planificación/coordinación.
- Integra un caso de uso práctico (p. ej., asistente de soporte, extracción/resumen, clasificación).
- Construye un prototipo de ML (clasificación/predicción) y evalúalo con métricas simples.
DevOps / Azure:
- Conteneriza con Docker y prepara despliegue (App Service / Container Apps / equivalente).
- Configura variables, logs, monitorización y métricas básicas.
Entrega y comunicación:
- Trabaja con Git (ramas, PRs) y deja documentación clara para handover.
Punto de partida
Punto de partida
- Repositorio inicial y estructura base del proyecto (frontend + backend).
- Requisitos funcionales definidos y backlog priorizado.
- Acceso a entorno Azure del proyecto y guía interna de despliegue.
- Datos de ejemplo (o dataset inicial) para el módulo de ML/IA.
Herramientas, datos y desarrollos ya abordados
- Git/GitHub (flujo PR).
- FastAPI con base de endpoints iniciales.
- Vue.js con layout y componentes base.
- Entorno Azure preparado para pruebas.
- Documentación base del proyecto y convenciones de código.
Información de interés
Información de interés
- Solo prácticas Ícaro: estudiante en Grado o Máster (en curso) de Ingeniería Informática, Ciencia de Datos, Telecomunicaciones o afines.
- Tecnologías: Python, FastAPI, Vue.js, HTML/CSS/JS, SQL/NoSQL, Git, Docker, Azure, LLMs.
- Horario: flexible en jornada de prácticas, coordinación semanal. Posiblemente de 09h a 14h de Lunes a Viernes, a coordinar con el candidato.
- Presencialidad: presencial (Granada) en el UGR AI.
- Duración: 4–6 meses.
