Uso de imágenes satelitales Sentinel 2 para modelos de ML orientados a agricultura de precisión

• 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.

Esta pasantía tiene como objetivo explorar y aplicar tecnologías de teledetección y machine learning para mejorar las prácticas de agricultura de precisión. El enfoque principal es el uso de imágenes satelitales Sentinel 2, que serán adquiridas y procesadas utilizando herramientas avanzadas como Google Earth Engine. 

Los participantes identificarán y extraerán índices de vegetación (NDVI, EVI, etc.) y otras características relevantes, como humedad del suelo y temperatura, que influyen en el rendimiento agrícola. Utilizando estos datos, se desarrollarán y entrenarán modelos de machine learning para predecir variables agrícolas clave, como el rendimiento de cultivos y la salud de las plantas.

Finalmente, se documentará todo el proceso de investigación, desarrollo y los resultados obtenidos a lo largo de la pasantía, asegurando una comunicación clara y efectiva de los hallazgos y recomendaciones.  

Objetivos de la pasantía: 

• Adquirir y procesar imágenes satelitales utilizando herramientas y plataformas como Google Earth Engine.

• Aplicar técnicas de corrección atmosférica, alineación y recorte de imágenes para preparar los datos para su uso en modelos.

• Identificar y extraer índices de vegetación (NDVI, EVI, etc.) y otras características relevantes de las imágenes satelitales que puedan influir en el rendimiento agrícola (humedad del suelo, temperatura, etc.).

• Desarrollar y entrenar modelos de machine learning utilizando los datos derivados de las imágenes satelitales para predecir variables agrícolas clave (rendimiento de cultivos, salud de las plantas, etc.).

• Evaluar los diferentes modelos generados para determinar el más adecuado para los datos y objetivos del proyecto.

• Documentar el proceso de investigación, desarrollo y resultados obtenidos a lo largo de la pasantía.

Tareas principales:

• Revisión y estudio de la API de Google Earth Engine y de servicios y recursos de GCP complementarios.

• Revisión y estudio del estado de arte de las soluciones existentes para agricultura de precisión usando específicamente la misión Sentinel 2. 

• Seleccionar los algoritmos de machine learning apropiados (p.ej., regresión, árboles de decisión, etc.).

• Implementación de modelos identificados

• Evaluación de métricas de desempeño para los distintos modelos.

Perfil del estudiante: 

• Áreas de interés: Remote sensing, agricultura de precisión, modelos ML

• Carrera: Ciencias de la tierra, ciencias de la computación, ingeniería eléctrica u otras carreras afines

• Proactividad y capacidad para trabajar de forma autónoma.

• Motivación por aprender

• Trabajo en equipo

• Habilidad para analizar problemas técnicos y proponer soluciones creativas.

• Interés en la aplicación de la inteligencia artificial en sectores productivos.

Conocimientos técnicos:

• Programación en lenguaje Python

• Experiencia programando con Pandas, scikit-learn, matplotlib, seaborn, etc.

• Experiencia con librerías de machine learning y deep learning (scikit learn, pytorch, etc)

• 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.