Área de la práctica: Archive/Pipeline Operations (APO) 1. Propósito y valor esperado de la práctica Desarrollar una aplicación o modelo capaz de pronosticar la cantidad de memoria (y, en la medida de lo posible, otros recursos de hardware) necesaria para que PipelineDriver procese una observación astronómica, a partir de las características de dicha observación. 2. Trabajo o proyecto propuesto
• Diseñar e implementar un proceso de extracción, limpieza e integración (ETL) de datos provenientes de MongoDB, Oracle SQL e InfluxDB v1.8, consolidándolos en un dataset unificado y trazable por observación/procesamiento.
• Realizar un análisis exploratorio de datos (EDA) para identificar variables relevantes, patrones de consumo de recursos y posibles correlaciones entre tipo de observación y uso de memoria/hardware.
• Definir y construir las características (feature engineering) que representen adecuadamente el tipo de observación y el contexto de procesamiento.
• Evaluar y seleccionar uno o más algoritmos de machine learning apropiados para la predicción de consumo de memoria (problema de regresión).
• Entrenar, validar y comparar modelos candidatos utilizando métricas de error apropiadas (por ejemplo, MAE, RMSE, error porcentual).
• Evaluar la viabilidad de extender el modelo a la predicción de otros recursos de hardware (CPU, I/O, tiempo de ejecución), según la disponibilidad y calidad de los datos en InfluxDB.
• Empaquetar el modelo resultante en una aplicación o servicio (por ejemplo, API o módulo integrable) que pueda ser consultado antes o durante la planificación del procesamiento en PipelineDriver.
• Documentar la metodología, resultados,



limitaciones y recomendaciones para el mantenimiento y reentrenamiento futuro del model. 3. Experiencia de aprendizaje La experiencia de aprendizaje para el estudiante sería integral y altamente práctica, combinando ingeniería de datos, ciencia de datos, machine learning e ingeniería de software. Aprenderá a trabajar con fuentes de datos heterogéneas (MongoDB, Oracle e InfluxDB), diseñar procesos ETL y realizar análisis exploratorio de datos. Desarrollará habilidades de feature engineering y experimentará con distintos algoritmos de regresión, aprendiendo a entrenar, validar y comparar modelos mediante métricas apropiadas. Además, adquirirá experiencia en desplegar un modelo predictivo como un servicio o módulo integrable en una aplicación real, aplicando buenas prácticas de desarrollo, versionamiento y reproducibilidad. Finalmente, enfrentará un problema real del ámbito de la astronomía, aprendiendo a interpretar datos técnicos y a transformar resultados de machine learning en una solución beneficioso para la operación de PipelineDriver. Requirements Estudiantes de carreras de Técnico en Informática/ Ingeniero Civil informática. Incluir en la postulación, únicamente el CV actualizado. Conocimientos en:
• Consultas y extracción de datos en MongoDB (aggregation framework, drivers en Python).
• Consultas SQL en Oracle (SQL, PL/SQL básico, conexión mediante drivers como cx_Oracle / oracledb ).
• Manejo de InfluxDB v1.8 (InfluxQL, extracción de series de tiempo, downsampling/agregación temporal).
• Diseño de procesos ETL y modelado de datos para unificar fuentes heterogéneas. Condiciones de la práctica:
• Fecha de límite de postulaciones: 9 de noviembre 2026, 12 pm hora de Chile.
• Inicio de práctica: Enero 2027
• Término de práctica: Marzo 2027

📌 ALMA Summer Intern 2027- 1 Técnico/ Ingeniero Civil informática (Vitacura)
🏢 ALMA Observatory
📍 Vitacura