Modelos "out-of-distribution" de visión por computadora para clasificar imágenes de plancton.

• 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.

El plancton, a pesar de su tamaño microscópico, desempeña un rol indispensable en el mantenimiento del clima de nuestro planeta. Estos pequeños organismos no sólo son una parte fundamental de los ecosistemas acuáticos sino que también son vitales para la salud general de nuestro planeta. El plancton es responsable de producir una parte importante del oxígeno del mundo y está en la base de la cadena alimentaria marina, influyendo en todo el ecosistema. Además, son esenciales en la absorción de dióxido de carbono, ayudando a regular el clima a escala global.

Nuestro objetivo es investigar y desarrollar modelos de inteligencia artificial que puedan detectar y manejar datos que no pertenecen a la distribución del conjunto de entrenamiento. Dado que en los distintas bases de datos de plancton no se incluyen todas las especies existentes, queremos asegurar que nuestros modelos sean accesibles y útiles para cualquier investigación. Si una especie no está en el conjunto de datos, puede resultar complicado para el usuario, por lo que es fundamental que nuestros modelos sean capaces de gestionar esta variabilidad.

Objetivos de la pasantía: 

• Estudio y revisión sobre el estado del arte de modelos OOD, enfocándose en aquellos aplicados a las imágenes de plancton.

• Preprocesamiento y aumento de conjuntos de datos de imágenes para el entrenamiento de modelos.

• Ajuste de los modelos de Deep Learning existentes para mejorar la precisión de la clasificación del plancton.

• Realización de experimentos, análisis de datos y evaluación del desempeño de los modelos.

• Colaborar con el equipo de investigación para proporcionar conocimientos y sugerencias para mejorar el modelo..

 Tareas principales

• Estudio de los trabajos actuales realizados en Inria Chile.

• Revisión del estado del arte de modelos OOD.

• Desarrollo y adaptación del preprocesamiento de datos y de los modelos OOD en el repositorio de predicción de imágenes de plancton de Inria Chile.

• Generación de resultados utilizando métricas y comparación con enfoques previos.

Perfil del estudiante: 

• Áreas de interés: deep learning, OOD, plancton

• Carreras: ciencias de la computación, ingeniería eléctrica, ingeniería matemática e ingeniería industrial o carreras afines.

• Gran interés en la visión por computadora y la clasificación de imágenes.

• Dominio de Python y voluntad de aprender y adaptarse a nuevas tecnologías.

• Capacidad para trabajar de forma independiente y como parte de un equipo.

• Fuertes habilidades para resolver problemas y atención al detalle.

 Conocimientos técnicos:

• Python Avanzado

• Conocimiento de redes neuronales

• Técnicas de visión por computadora

• Análisis y visualización de datos.

• Procesamiento y aumento de imágenes.

• Distribución de horas de prácticas entre enero y marzo 2025, 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.

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 08 de diciembre 2024.