Inria, el instituto francés de investigación en ciencias digitales, promueve la excelencia científica y la transferencia de tecnología para maximizar su impacto al enfrentar los desafíos de la informática y las matemáticas, a menudo en la interfaz de otras disciplinas y aplicadas a la astronomía, la ecología marina, la agricultura inteligente, el medio ambiente, el clima, entre otras.
Si te apasiona el conocimiento tecnológico-científico y buscas contribuir al desarrollo de proyectos de alto impacto esta oportunidad en Inria Chile es para ti:
¿Por qué ser parte de nuestro equipo Inria Chile?
- Somos una organización que promueve el aprendizaje constante.
- Valoramos la diversidad y la inclusión.
- Hacemos hincapié en un equilibrio saludable entre vida y trabajo.
- Somos colaborativos y transparentes.
- Somos amigables.
- Inria Chile se enorgullece de ser un empleador que ofrece plena igualdad de oportunidades.
¿Qué buscamos?
Buscamos una persona que le gusten los desafíos, muestre interés en el aprendizaje, trabaje en equipo y pueda apoyar el proyecto de Inria Chile GreenAI (https://greenai.inria.cl/). En este se busca estudiar maneras sustentables de entrenar y utilizar modelos de machine learning con el fin de minimizar la huella de carbono. Por lo tanto, en esta práctica se quiere estudiar y experimentar con técnicas de machine learning eficiente. En primera instancia, se experimentará con modelos que intenten resolver una tarea, que el practicante puede elegir, por ejemplo trabajar con imágenes o modelos de lenguaje, en donde el objetivo es utilizar técnicas que mejoren el ratio consumo energético (huella de carbono) versus los resultados predictivos del modelo. Luego, se experimentará con técnicas de EdgeML o TinyML con el mismo objetivo anterior.
El practicante trabajará junto al equipo de ciencia de Inria Chile, en particular junto a un Machine Learning Scientist.
Aprenderás sobre:
- Estudiar técnicas de GreenAI y Machine Learning eficiente.
- Establecer el estado del arte relevante al problema.
- En base al estado del arte, experimentar con modelos a elección del practicante.
- Experimentar con técnicas de EdgeML y TinyML.
- Intentar proponer mejoras técnicas y/o metodológicas al estado del arte.
Perfil del estudiante:
- Áreas de interés:
- Machine learning/Deep Learning, con interés en particular en algún tipo de modelo, ya sea modelos de lenguaje, para procesamiento de imágenes, etc.
- El fruto de este trabajo podría implicar la publicación de un artículo científico con el pasante como uno de los autores por lo que un interés científico también es recomendable.
- Deseable es tener interés en técnicas que posibiliten el entrenamiento o utilización de modelos de machine learning de forma eficiente.
- Carrera: Ingeniería con mención en Computación, Eléctrica o Industrial (con especialización en tecnologías de la información, ciencia de datos, inteligencia computacional, etc.).
- Motivación por aprender
- Prolijidad
- Autonomía
- Proactividad en la resolución de problemas
Conocimientos técnicos:
- Lenguaje de programación Python.
- Bases teóricas de Machine Learning y Deep Learning en particular.
- Programación en algún framework de Deep Learning. Idealmente PyTorch.
¿Qué ofrecemos?
- Distribución de horas de prácticas entre diciembre 2023 y marzo 2024, según lo requerido por tu universidad.
- Modalidad: presencial
- Ubicación: oficinas Inria Chile, Avda. Apoquindo 2827, piso 12, Las Condes, Santiago (metro Tobalaba).
- Se entregará una compensación por concepto de colación y movilización de $350.000 pesos brutos.
¿Cómo postular?
Escríbenos una carta de motivación contándonos sobre tus habilidades e intereses, queremos conocerte, además indicanos:
- ¿Por qué quieres ser parte de nuestro equipo?
- ¿En qué fecha podrías comenzar tu práctica?
- ¿Cuántos meses puedes colaborar con nosotros?
- ¿Cuántas horas de prácticas debes realizar?
Contesta a este formulario y sube tu carta de motivación junto a tu CV.
Recibiremos postulaciones hasta el 26 de Noviembre del 2023.