Gabriel Iturra

Soy Gabriel Iturra, un apasionado y experimentado profesional en el campo de la Ciencia de Datos y Machine Learning. Con una sólida formación académica como Ingeniero Civil y Magíster en Ciencias de l Computación de la Universidad de Chile, me he especializado en áreas que abarcan desde el análisis de datos hasta el aprendizaje automático.

Durante mi magíster, desarrollé "RiverText", una metodología para entrenar y evaluar Word Embeddings Incrementales en entornos de streaming. Esta investigación, respaldada en la Conferencia de Investigación y Desarrollo en Recuperación de Información 2023 en Taipei, Taiwan, me permitió exponer mi trabajo ante una comunidad internacional.

Mi carrera se ha desarrollado tanto en la academia como en la industria. Trabajé en la clínica de neurosiquiatría de la Universidad de Chile, donde diseñé una plataforma para el registro de pacientes con diversas neuropatologías. Esta experiencia se complementó con mi rol en el Instituto Milenio de Datos (IMFD), donde apliqué técnicas de minería de datos para analizar información de redes sociales, demostrando mi habilidad para traducir teorías complejas en soluciones prácticas.

En cuanto a mis habilidades técnicas, priorizo siempre las buenas prácticas de desarrollo, incluyendo el testeo riguroso y la depuración. Para proyectos como RiverText, utilicé PyTest, fortaleciendo mis competencias en herramientas esenciales para la Ciencia de Datos. Además, poseo una amplia experiencia en librerías de Deep Learning y Machine Learning, como PyTorch y Scikit-Learn.

Recientemente me desempeñé como Ingeniero de Machine Learning, donde fui responsable de diseñar y mantener pipelines de datos para soportar procesamientos en tiempo real y por lotes, asegurando una extracción, carga y transformación eficaz de la información. Mi rol también incluyó el diseño, implementación y despliegue de flujos de trabajo que facilitan el entrenamiento de modelos de Machine