Portal del Investigador
Diego Andrés Palma Sánchez
Data Engineer
Evernote
Santiago, Chile
Procesamiento del Lenguaje Natural, Inteligencia Artificial, Minería de Datos, Machine Learning, Readability, computational lingustics
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MSc. Ciencias de la Computación, UNIVERSIDAD DE CONCEPCION. Chile, 2017
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Ingeniero Civil Eléctrico, UNIVERSIDAD DE CONCEPCION. Chile, 2014
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Ingeniería Eléctrica, UNIVERSIDAD DE CONCEPCION. Chile, 2013
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Alumno Ayudante Other
UNIVERSIDAD DE CONCEPCION
Ingeniería
Concepción, Chile
2010 - 2016
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Machine Learning Engineer, Natural language processing and R&D Engineer Part Time
UNIVERSIDAD DE CONCEPCION
Facultad de Humanidades y Arte
Chile
2017 - A la fecha
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Alumno en Práctica Full Time
Celulosa Arauco Planta Nueva Aldea
Chillán, Chile
2012 - 2012
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Software Engineer, Quality Assurance Full Time
Synopsys
Santiago, Chile
2017 - 2019
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Data Scientist Full Time
Everis
Santiago, Chile
2019 - 2019
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Data Engineer Full Time
Evernote
Santiago, Chile
2019 - A la fecha
FONDEF VIU 17P0186 (2017-2018): Inteligencia artificial para evaluar la lecturabilidad de los textos. Rol: Ingeniero I+D.
FONDEF IT16I10044 (2017-2019) Tecnología para el mejoramiento de la comprensión lectora en estudiantes del sistema escolar chileno. Rol: Ingeniero I+D.
FONDEF VIU 18P0088 (2018-2019): YaLeo: Programa para mejorar el desempeño lector de estudiantes con necesidades educativas especiales. Etapa 1 y Etapa 2. Rol: Ingeniero I+D.
FONDEF IT17I0051 (2018-2020): “Desarrollo de una herramienta computacional para la evaluación automática de textos en el sistema escolar chileno”. Rol: Ingeniero I+D.
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Diego Palma
Max Planck Institute for Software Systems
Chile, 2020
Selected to participate in the Cornell, Maryland and Max Planck pre-doctoral summer research school: Outstanding undergraduate and Masters students are invited to learn about cutting-edge research in computer science, including databases and data analysis, distributed systems, security and privacy, Internet measurement and network architecture, large-scale machine learning, and theory of deep learning. Leading researchers will engage with attendees in their areas of expertise: the curriculum will include lectures and interaction with faculty from participating institutions.