Misión del Cargo

El objetivo principal del cargo es diseñar y desarrollar un modelo de machine learning capaz de predecir la clasificación del uso de suelo a partir del análisis de imágenes capturadas de Google Street View y otras fuentes. Para cumplir con este objetivo, será necesario llevar a cabo las siguientes tareas.

Procesamiento y Preprocesamiento de Imágenes

• Aplicar técnicas de preprocesamiento (normalización, recorte, ajuste de resolución) para optimizar las imágenes para el entrenamiento del modelo.
• Generar conjuntos de datos etiquetados para entrenamiento, validación y prueba, incluyendo la anotación o asociación del uso de suelo correspondiente a cada imagen.
• Explorar técnicas de data augmentation para robustecer el modelo.

Diseño y Entrenamiento de Modelos de Redes Neuronales

• Desarrollar modelos de deep learning (por ejemplo, CNNs como ResNet, EfficientNet o arquitecturas personalizadas) para la clasificación del uso de suelo según las imágenes.
• Implementar pipelines de entrenamiento y validación en Python, usando frameworks como TensorFlow o PyTorch.
• Ajustar hiperparámetros, aplicar técnicas de regularización y optimización para maximizar el desempeño y evitar sobreajuste.
• Evaluar el desempeño con métricas adecuadas (accuracy, F1-score, matriz de confusión) y validar con conjuntos independientes.

Despliegue e Integración

• Implementar procesos automatizados para la predicción de uso de suelo a partir de nuevas imágenes.
• Documentar el código y la metodología para facilitar su uso y escalabilidad.

Colaboración y Reportes

• Trabajar coordinadamente con equipos multidisciplinarios (ingenieros, urbanistas, analistas GIS y expertos en políticas públicas).
• Comunicar avances técnicos y resultados a stakeholders con reportes claros y visualizaciones.
• Proponer mejoras y nuevas líneas de trabajo basadas en análisis exploratorios y resultados obtenidos.

Requisitos

• Título profesional en Ingeniería en Computación, Matemática o afines.
• Al menos 2 años de experiencia práctica desarrollando y entrenando modelos de machine y deep learning en Python, usando frameworks como TensorFlow o PyTorch.
• Experiencia en manejo y almacenamiento eficiente de grandes volúmenes de datos.
• Conocimientos sólidos en redes neuronales convolucionales y aprendizaje supervisado.
• Familiaridad con bases de datos y sistemas de almacenamiento (SQL, NoSQL, sistemas en la nube).
• Capacidad para escribir código limpio, reproducible y documentado.

Beneficios

• Ambiente de trabajo flexible y colaborativo, con modalidad híbrida y autonomía en la gestión del tiempo.
• Remuneración competitiva, acorde a la experiencia profesional y al cumplimiento de objetivos trazados en conjunto.

¿Cómo Postular?

Envía tu CV a contacto@simpli-city.cl con el asunto “Reclutamiento – Data Scientist”, indicando tu disponibilidad. Se aceptarán postulaciones hasta completar la convocatoria.