Práctica en detección de anomalías para buscar galaxias enanas esparcidas en la vía láctea

Changed on 09/11/2023

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 desarrollar técnicas de Aprendizaje Automático (Machine Learning) en la resolución de problemáticas relacionadas con la Astronomía, siendo esta una de las áreas prioritarias de investigación de Inria Chile.

El propósito fundamental de este trabajo consiste en abordar el análisis y la implementación de algoritmos diseñados para la detección de anomalías en el contexto de la identificación de estrellas presentes en la Vía Láctea, las cuales han tenido su origen en galaxias enanas. Es relevante destacar que estas galaxias enanas, en un determinado punto de su evolución, colapsan y dispersan sus componentes a la Vía Láctea, con sus estrellas incorporándose al flujo estelar de ésta. A pesar de este proceso de mezcla, las características químicas específicas de estos sistemas estelares logran mantenerse intactas incluso después de la destrucción de la galaxia enana de origen. En virtud de lo anterior, se plantea la utilización de datos espectrales provenientes de estrellas pertenecientes a la Vía Láctea con el fin de emplear técnicas de detección de anomalías que permitan identificar estrellas cuyo origen se remonta a galaxias enanas.

El practicante trabajará junto al equipo de ciencia de Inria Chile, en particular junto a un PhD(c) en Astrofísica y un Machine Learning Scientist.

 

Aprenderás  sobre:

  • Estudio de detección de anomalías con Deep Learning y background astronómico relevante.
  • Estudio del trabajo previo realizado en Inria Chile respecto a detección de anomalías en datos espectrales sintéticos.
  • Procesamiento de datos espectrales.
  • Aplicar y validar técnicas de aprendizaje auto-supervisado (self-supervised learning) para detección de anomalías.
  • Aplicar los métodos seleccionados a datos reales obtenidos desde BOSS.

 

Perfil del estudiante:

  • Áreas de interés:
    • Lo principal es interés por Machine Learning/Deep Learning y Detección de anomalías.
    • 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.
    • Si bien el foco del trabajo es en Ciencias de la Computación / Inteligencia Artificial, si el pasante tiene interés por la astronomía, este trabajo podría ser aún más interesante.
  • 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
  • Proactividad en la resolución de problemas
  • Autonomía

 

Conocimientos técnicos:

  • Lenguaje de programación Python.
  • Bases teóricas de Machine Learning y Deep Learning en particular.
  • Bases teóricas de Detección de Anomalías (deseable, pero no obligatorio).
  • Procesamiento de datos para machine learning (ej. usando scikit-learn, pandas, etc.).
  • Deseable 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.