Estudiante de Ingeniería en Data e IA – EFREI Paris | En busca de prácticas
Estudiante de ingeniería de 4o año en EFREI Paris, especializado en Data e Inteligencia Artificial. Experiencia práctica construyendo productos de datos de principio a fin, modelos de machine learning, aplicaciones de visión por computadora y flujos de automatización con IA. Busca unas prácticas de 20 semanas en Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, Machine Learning o IA, del 2 de noviembre de 2026 al 2 de abril de 2027.
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Un modelo de visión por computadora que detecta jugadores, balón y árbitros a partir de vídeos de partidos. El dataset se construyó a partir de fotogramas extraídos y anotados manualmente en Roboflow, con un modelo YOLOv8 entrenado mediante transfer learning y un trabajo iterativo sobre problemas comunes del área (desequilibrio de clases, errores de anotación).
El modelo sigue en desarrollo, sobre todo en la detección del balón.
Una plataforma que centraliza datos de partidos multi-fuente (eventos, calendario, mercado de fichajes) mediante un pipeline ETL con modelado relacional en PostgreSQL (Supabase). Modelos de Machine Learning (xG, xA, detección de estilo de juego) alimentan una aplicación web interactiva multipágina, desplegada con CI/CD.
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Ver el sitio en líneaUn agente impulsado por IA que extrae información estructurada sobre leads y les asigna una puntuación de cualificación. Integra APIs de LLM, n8n, Airtable y Cal.com para automatizar la derivación y el seguimiento, con mecanismos de validación y revisión humana para los casos inciertos.
Para la v2, estoy trabajando actualmente en una capa RAG para que el agente pueda responder preguntas específicas sobre servicios, precios y proyectos anteriores, no solo cualificar y derivar leads.