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: PresencialLugar: C. Limache ****, edificio Ladera 2, El Salto – Viña del MarDuración de la práctica: 12 semanas.Horario: De lunes a Jueves de 9:00 a 13:30 y de 14:30 a ***** / Viernes de 9:00 a 13:30 y de 14:30 a 17:00Áreas 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 contexto multidisciplinario, con acceso a tecnologías de visión artificial, hardware edge, cámaras y herramientas de inteligencia artificial aplicada.Práctica remunerada vía boleta de honorarios mensual.
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