Investigador postdoctoral en teoría y aplicaciones del aprendizaje automático

Changed on 26/01/2021

Inria tiene como uno de sus cinco focos prioritarios la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y temas afines. Los resultados recientes en estas áreas han creado importantes oportunidades, pero a la vez implican grandes desafíos. Dentro de este contexto, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han ganado espacio central. En Inria Chile buscamos desarrollar estas direcciones y, a su vez, aplicar estos principios en proyectos relacionados con la ecología marina, la mitigación del cambio climático, la prevención de accidentes, agricultura de precisión, minería, transporte, salud, astronomía, entre otros.

Identificación del cargo

Área
: Dirección científica
Nº de cargos     : 1
Lugar de trabajo : Oficinas Inria Chile (*modalidad teletrabajo hasta nuevo aviso)
Cargo Supervisor Directo : Director Científico
Jornada : Completa
Duración del contrato de trabajo : Contrato indefinido (3 meses de prueba con contrato indefinido en caso de cumplir de manera exitosa con las misiones encomendadas)

Objetivos y Funciones del Cargo

El postdoc reclutado será miembro del equipo de I+D de Inria Chile y, como tal, implementará los modelos de aprendizaje automático definidos en el centro.

Las funciones del cargo son:

  • Liderar el desarrollo de resultados en el estado del arte de áreas relacionadas con el aprendizaje automático (machine learning), inteligencia computacional e inteligencia artificial. Ejemplos de estas áreas de interés son:

    • aprendizaje activo (active learning),

    • fewshot learning,

    • transfer learning y adaptación al dominio,

    • aprendizaje autosupervisado, y representation learning,

    • metric learning,

    • energy-based learning,

    • procesamiento de lenguaje natural, traducción automática y comprensión de textos,

    • visión computacional,

    • optimización en machine learning, optimización convexa,

    • metaheurísticas, optimización no-convexa, y auto-ML,

    • detección de anomalías,

    • inferencia de causalidad, 

    • razonamiento y modelos neuro-simbólicos.

    • etc.

  • Mejora de los procedimientos de recopilación de datos para incluir información relevante para la creación de sistemas analíticos.

  • Atracción de fondos I+D con la industria y academia.

  • Hacer análisis ad-hoc, visualizar y reportar resultados de manera clara.

  • Co-desarrollo de software con equipos de proyecto Inria.

  • Participación de una red de expertos en desarrollo dentro del centro y / o a nivel nacional e internacional.

  • Creación de cursos de capacitación, compartir conocimientos de vigilancia tecnológica, herramientas o métodos de desarrollo recomendados.

  • Mentoría técnica de ingenieros junior o interns como parte de las acciones de desarrollo tecnológico.

  • Preparar reportes, artículos científicos, minutas e informes según requerimiento, en colaboración con los miembros del equipo Inria Chile.

  • Participar en acciones de diseminación como cursos, conferencias, charlas, etc.

Especificaciones del Rol

Formación Educacional: 

  • PhD en ciencia de la computación, informática, ingenierías, estadística, matemática aplicada, y carreras afines.

Competencias:

  • Publicaciones en el área en medios de renombre.

  • Autonomía y liderazgo para organizar proyectos I+D  y atracción de fondos.

  • Dominio avanzado del idioma inglés. Francés deseable.

  • Capacidad de encontrar soluciones para problemas poco definidos al aprovechar la detección de patrones sobre conjuntos de datos potencialmente grandes.

  • Excelente comprensión de las técnicas y algoritmos básicos de aprendizaje automático.

  • Redes neuronales, deep learning, redes convolucionales y recurrentes.

  • Lenguajes de programación: Python y al menos uno de los siguientes: JavaScript, Java, Scala, C, C++, R o Matlab.

Conocimientos deseables:

  • Aprendizaje por refuerzo, active learning, transfer learning.

  • Dominio de herramientas básicas de procesado de lenguaje natural.

  • Habilidades en estadísticas aplicadas, diseño de experimentos, distribuciones, pruebas de hipótesis, etc.

  • Stack de desarrollo de machine learning (scikit-learn, Tensorflow/PyTorch,  Jupyter, Spark,  etc. )

  • Metodologías: Scrum, Test Driven Development, Continuous Integration.

  • Experiencia en el mantenimiento de un proyecto de código abierto con empaquetado, lanzamientos regulares en canales de distribución estándar y seguimiento de problemas.

  • Habilidades de coordinación y gestión de proyecto.

Saber hacer:

  • Autonomía, curiosidad y gusto de trabajar en equipo.

  • Calidad del trabajo.

  • Organización y planificación de las tareas.

  • Proactividad.

Ventajas y beneficios

> Formar parte de una institución de excelencia y reconocimiento internacional

> 13º sueldo

> Seguro complementario de salud

> 5 días adicionales de vacaciones 

> Incentivos para Ahorro Previsional Voluntario

Documentación Requerida

Postdoc

      Curriculum Vitae

      Fecha de disponibilidad

      Carta de motivación

      2 cartas de recomendación