El repositorio "ai-engineer-notebooks", del usuario de GitHub calmrocks, reúne una colección de cuadernos de Google Colab ejecutables y gratuitos pensados para ingenieros de backend o full-stack que quieran especializarse como AI Engineer o Forward Deployed Engineer (FDE). El material cubre, de extremo a extremo y sin recurrir a frameworks como LangChain o LlamaIndex, las habilidades prácticas que se evalúan en entrevista: llamadas a APIs de modelos, salida estructurada, tool calling, RAG, evaluaciones como columna vertebral del trabajo, agentes construidos desde cero (incluido el bucle, el diseño de herramientas, guardarraíles, MCP y Skills), ajuste fino frente a LoRA, prompt injection y seguridad, LLMOps y la dimensión de trato con cliente.
Toda la colección corre sobre la API gratuita de Groq, sin necesidad de tarjeta de crédito. Los dos temas que Groq no puede alojar —el ajuste fino con LoRA (sección 06) y el serving autoalojado (09)— se explican primero de forma conceptual y se acompañan de apéndices opcionales ejecutables en GPU de Colab, verificados en una T4 real. Los cuadernos son autocontenidos: instalan dependencias y leen las claves desde los secretos de Colab, gracias a un paquete compartido mínimo llamado aien.
El repositorio incorpora tres casos de estudio completos que combinan varias secciones: un asistente de soporte depurado en producción, una comparativa de coste entre pipeline y agente para la misma tarea, y una batería de tipo red-team para medir robustez. Cada cuaderno termina con ejercicios y se recomienda trabajar en orden, de arriba abajo, instalando pronto la disciplina de "medir antes de ajustar" que vertebra todo el programa. Los patrones son duraderos; los envoltorios, según el autor, cambian.