Kevin Vergara

Ingeniero Civil en Biotecnología

Talento

Santiago, Provincia de SantiagoMiembro desde 6 de agosto de 2024

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Sobre mí

Tengo experiencia desde 2021 en gestión de startups científico-tecnológica en fase temprana, levantamiento de fondos, redacción de proyectos, procesos de validación técnica y estudio de factibilidad de patentamiento de alta tecnología. Además, me he desempeñado académicamente en áreas de modelamiento matemático de procesos biológicos, machine learning, bioprocesos, biología sintética y neurociencia cognitiva. Mi experiencia versátil ofrece un amplio abanico de habilidades y perspectivas.

Deseo formar parte de un equipo que marque una diferencia en la industria, tecnología o innovación.

Experiencia

Ingeniero de Investigación y Desarrollo

Helment (Startup), Santiago

Mar/2021 - May/2024

Gestión de una startup de neurotecnología: exploración de potenciales clientes, iteración de la propuesta de valor, fortalecimiento de la marca, realizaciones de pitch, participación en programas de innovación y emprendimiento, networking de stakeholders. Los productos desarrollados por Helment fueron 1. EazzZyLearn: dispositivo inteligente de potenciamiento cognitivo en sueño profundo, y 2. Neuri: dispositivo de lectura de biopotenciales.

Gestión sobre la tecnología y transferencia: Desarrollo del algoritmo automatizado basado en IA sobre la detección de fases de sueño y predicción de marcadores neurofisiológicos. estudio de patentabilidad en colaboración con la Universidad Católica, elaboración de propuestas de alianzas con empresas.

Postulación a fondos de financiamiento: Adjudicación de 150 millones CLP a través de Startup Ciencia ANID y Corfo Semilla.

Memorista

Centro de Biotecnología y Bioingeniería (Universidad de Chile), Santiago

Mar/2020 - Mar/2021

Título de Memoria: "Diseño e implementación de modelos predictivos de clasificación y regresión de proteínas basadas en la digitalización de propiedades fisicoquímicas".

Búsqueda, armado y limpieza de distintas bases de datos de secuencias de proteínas. Exploración de métodos de codificación de la información biológica y/o fisicoquímica de las secuencias de aminoácidos de las proteínas. Análisis exploratorio de datos de las bases de datos obtenidas. Construcción y compracación de modelos de machine learning.

Herramientas utilizadas: Python, Matlab, SQL, R. Librerías de Python: Tensorflow, Keras, Scikit-learn, pandas, matplotlib.