training

Qué hace

El modo training lee los detalles del curso o certificación (temario, dedicación de tiempo, coste), lee tu sección North Star de config/profile.yml y puntúa la inversión en tres dimensiones: cierre de la brecha de habilidades, valor de señal para los roles objetivo y coste de oportunidad.

Cuándo usarlo

Usa training cuando te tiente una oferta formativa pero no tengas claro si de verdad te acerca a la dirección que has declarado. Especialmente útil para certificaciones caras y bootcamps.

Ejemplo

`/career-ops training` + course name and URL — output is a scored evaluation with recommendation.

Cómo es una ejecución

Una ejecución de training puntúa un curso o certificación en cinco dimensiones más una puntuación global holística y devuelve uno de tres veredictos, de modo que ves el retorno en tiempo y dinero antes de comprometer ninguno de los dos. Le das la oferta formativa — temario, semanas, horas por semana y coste — y la califica contra la dirección profesional que has declarado.

Training Evaluation — "Production LLM Systems" (8 weeks, 6 h/wk, $1,200)

North Star alignment   Moves toward the Applied AI target
Recruiter signal       HMs read this as production-grade, not tutorial
Time and effort        8 weeks x 6 h = 48 h
Opportunity cost       ~2 portfolio projects foregone
Risks                  Syllabus current; brand is mid-tier
Portfolio deliverable  Yes -- a graded eval harness

Verdict: DO WITH TIMEBOX (max 6 weeks)
  Condensed plan, essentials only, weekly scoreboard

Un veredicto DO viene con un plan de cuatro a doce semanas con entregables semanales y un marcador. Un veredicto DON'T DO nombra una alternativa mejor y explica por qué. DO WITH TIMEBOX limita las semanas y reduce el plan a lo esencial, que es el resultado habitual para cursos útiles pero con relleno.

Qué puntúa más alto

El modo da más peso a las ofertas que construyen credibilidad en IA de nivel de producción frente a credenciales genéricas. En orden de prioridad, eso significa evaluación y testing de LLMs, observabilidad y monitorización, trade-offs de coste y fiabilidad, gobernanza y seguridad de IA, y arquitectura de IA empresarial. Un curso que termina en un artefacto demostrable — un eval harness, un despliegue monitorizado — puntúa más que uno que termina solo en un certificado, porque el artefacto es lo que un hiring manager puede ver de verdad.

Advertencias

El modo está sesgado hacia tu North Star declarado. Si no has rellenado con cuidado la sección North Star de config/profile.yml, la evaluación será superficial.

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