Práctica de Visión por Computadora - 100% Presencial Viña del Mar - EcoAlliance

Buscamos un estudiante en etapa de práctica que apoye y refuerce el área de visión por computadora aplicada al desarrollo de proyectos en curso de la empresa. El practicante participará en análisis, preparación de datos, experimentación, evaluación y mejora de soluciones de visión artificial orientadas a la detección y caracterización de incidencias urbanas a partir de imágenes y video. El practicante trabajará en colaboración con un equipo multidisciplinario, apoyando el desarrollo y validación de modelos y flujos de procesamiento que operan sobre hardware de NVIDIA como núcleo del sistema de procesamiento en borde. Se valorará especialmente haber realizado proyectos académicos o personales relacionados con visión por computadora, inteligencia artificial, procesamiento de imágenes o despliegue de modelos en dispositivos edge. Modalidad: Presencial Lugar: C. Limache 3232, edificio Ladera 2, El Salto – Viña del Mar Duración de la práctica: 12 semanas. Horario: De lunes a Jueves de 9:00 a 13:30 y de 14:30 a 18.30 / Viernes de 9:00 a 13:30 y de 14:30 a 17:00 Áreas de Desarrollo y Tareas del Practicante de Visión por Computadora: 1. Preparación y Gestión de Datos para Visión por Computadora: - Apoyar la recopilación, revisión, depuración, organización y preparación de imágenes y videos obtenidos desde dispositivos edge y otras fuentes autorizadas para su uso en entrenamiento, validación y pruebas. - Colaborar en procesos de etiquetado, revisión de anotaciones, control de calidad y estructuración de datasets para tareas de detección, clasificación o segmentación de incidencias urbanas. - Analizar distribución, balance, calidad y representatividad de los datos, identificando brechas que puedan afectar el desempeño de los modelos. 2. Desarrollo y Evaluación de Modelos de Visión Artificial: - Apoyar el entrenamiento, ajuste y evaluación de modelos de visión por computadora, especialmente para detección y segmentación de objetos o deterioros urbanos. - Analizar métricas de desempeño como precisión, recall, mAP, falsos positivos y falsos negativos, documentando resultados y condiciones de prueba. - Comparar modelos, configuraciones y estrategias de procesamiento, proponiendo experimentos controlados que permitan identificar mejoras reales y reproducibles. 3. Procesamiento de Imágenes y Video: - Desarrollar y ajustar rutinas de procesamiento de imágenes y video utilizando Python y herramientas como OpenCV para apoyar captura, preprocesamiento, análisis y visualización de resultados. - Revisar el comportamiento de los modelos frente a variaciones de iluminación, distancia, ángulo, movimiento, resolución, calidad de imagen y otras condiciones relevantes de captura en terreno. 4. Implementación y Optimización en hardware NVIDIA: - Apoyar pruebas de inferencia y despliegue de modelos sobre hardware NVIDIA, verificando compatibilidad con los flujos existentes de captura y procesamiento de dispositivos edge. - Colaborar en la evaluación de rendimiento del pipeline de visión, considerando uso de recursos, latencia, estabilidad y oportunidades de optimización mediante herramientas compatibles con el ecosistema NVIDIA. 5. Investigación Tecnológica y Documentación: - Investigar modelos, librerías, herramientas y enfoques aplicables a visión por computadora y procesamiento edge, documentando comparaciones, pruebas, limitaciones y recomendaciones técnicas para el equipo. 6. Pruebas, Validación y Mejora Continua: - Participar en pruebas controladas y en terreno para validar el comportamiento de los modelos y algoritmos bajo diferentes escenarios, registrando evidencia y resultados de manera trazable. - Apoyar el análisis de errores, casos de baja confianza y resultados inconsistentes, proponiendo hipótesis, nuevas pruebas y acciones de mejora junto al equipo de desarrollo. Requisitos: - Estudiante en etapa de práctica de Ingeniería Informática, Computación, Electrónica, Robótica, Mecatrónica, Automatización o carrera afín con interés en visión por computadora e inteligencia artificial aplicada. - Conocimientos de programación en Python y manejo básico de herramientas de procesamiento de imágenes, idealmente OpenCV. - Conocimientos básicos de aprendizaje automático o deep learning aplicado a imágenes, especialmente detección, clasificación o segmentación de objetos. - Deseable experiencia académica, personal o previa en proyectos con modelos tipo YOLO u otras arquitecturas de visión por computadora. - Deseable familiaridad con Linux y plataformas NVIDIA Jetson, CUDA, TensorRT, ONNX u otras herramientas de despliegue y optimización de modelos en edge. - Conocimientos básicos en preparación de datasets, etiquetado de imágenes y evaluación de modelos mediante métricas de desempeño. - Capacidad de análisis, investigación, documentación y trabajo colaborativo con equipos de hardware, software, datos e inteligencia artificial. Beneficios: - Oportunidad de participar en el desarrollo de soluciones reales de visión por computadora e inteligencia artificial aplicadas a gestión urbana. - Experiencia práctica en preparación de datos, evaluación de modelos, procesamiento de imágenes y despliegue de soluciones sobre hardware NVIDIA. - Desarrollo profesional en un entorno multidisciplinario, con acceso a tecnologías de visión artificial, hardware edge, cámaras y herramientas de inteligencia artificial aplicada. - Práctica remunerada vía boleta de honorarios mensual.