Oportunidades Públicas

Fecha de Creación Descripción Mentor(es) Acciones
17/12/2025

Translating a Single-Cell Migration Model from MATLAB to Python

This internship focuses on converting an existing single-cell migration computational model into Python to eliminate dependency on MATLAB licenses. The model follows the framework described in https://doi.org/10.1101/2025.08.28.672905.
The student will translate the model from MATLAB to Python, validate output equivalence between the two platforms, and restructure the code to ensure modularity and extensibility.
Ideal for students with basic programming experience interested in computational modeling for biological questions. Independence, dedication, and motivation to use computation in cancer research are essential.

Keywords:
Prerequisites:
No prerequisites
Available vacancies:
1/2
Class Code Initials:
PhD students who will assist in mentoring for this research opportunity:
Ignacio Montenegro

This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits

Traducción de un Modelo de Migración Celular Individual de MATLAB a Python

Esta práctica se centra en convertir un modelo computacional existente de migración celular individual desde MATLAB a Python, eliminando la necesidad de licencias de MATLAB. El modelo sigue el framework descrito en https://doi.org/10.1101/2025.08.28.672905.
El estudiante realizará la traducción del modelo, validará la equivalencia entre las salidas de MATLAB y Python, y reorganizará el código para que sea modular y fácilmente ampliable.
Es ideal para estudiantes con conocimientos básicos de programación interesados en modelación computacional aplicada a problemas biológicos. Son esenciales la independencia, la dedicación y la motivación por usar herramientas computacionales en investigación sobre cáncer.

Keywords:
Prerrequisitos:
Sin prerrequisitos
Vacantes disponibles:
1/2
Siglas iniciales:
Estudiantes de doctorado que ayudarán mentoreando en esta investigación:
Ignacio Montenegro

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos

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14/05/2026

Radiography of Process Mining: Uncovering the Secrets and Leaders of the ICPM Conference

[International Scientific Publication Opportunity]

How has Process Mining research evolved globally? In this project, you will explore the history and current state of the field's premier conference (ICPM) by extracting and analyzing DBLP data using Python. We will investigate shifts in thematic trends, discover collaboration patterns within the scientific community, and map the geography of industry leaders. The main objective is to transform this data into high-impact visualizations and co-author a scientific paper for international publication.

Expected profile and skills:
- Knowledge of Process Mining: Desirable, but NOT essential.
- Knowledge of Information Visualization: Desirable, but NOT essential.
- Strong motivation for data analysis using Python.

Keywords:
Prerequisites:
No prerequisites
Available vacancies:
1/1
Class Code Initials:

This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits

Descubriendo los Secretos y Líderes del Process Mining

[Oportunidad de Publicación Científica Internacional]

¿Cómo ha evolucionado la investigación en Process Mining a nivel mundial? En este proyecto, explorarás la historia y el estado actual de la principal conferencia del área (ICPM) extrayendo y analizando en Python datos de DBLP. Investigaremos los cambios en las tendencias temáticas, descubriremos los patrones de colaboración entre la comunidad científica y mapearemos la geografía de los líderes del sector. El objetivo principal es transformar estos datos en visualizaciones de alto impacto y coescribir un artículo científico para su publicación internacional.

Perfil y conocimientos esperados:
- Conocimientos en Process Mining: Deseables, pero NO imprescindibles.
- Conocimientos en Visualización de la Información: Deseables, pero NO imprescindibles.
- Fuerte motivación por el análisis de datos en Python.

Keywords:
Prerrequisitos:
Sin prerrequisitos
Vacantes disponibles:
1/1
Siglas iniciales:

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos

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14/05/2026

The DNA of Music: Decoding Sheet Music through Object-Centric Process Mining

[International Scientific Publication Opportunity]

Is it possible to analyze a symphony as if it were a process? While traditional Process Mining is limited to analyzing a single "case" at a time, music is inherently multidimensional: notes, measures, and instruments interact simultaneously. In this "out-of-the-box" project, we will apply Object-Centric Process Mining (OCPM) to structurally model sheet music and compositions. Our challenge will be to use Python to automatically convert musical formats into the OCEL (Object-Centric Event Log) standard and build an interactive dashboard to analyze these works. The final goal is to visually validate this conceptualization and co-author a paper for an international scientific publication.

Expected profile and skills:
- Knowledge of Process Mining: REQUIRED.
- Ability to read sheet music and musical theory: REQUIRED.
- Celonis Academy "Celonis Fundamentals Course": Desirable, but NOT essential.
- Celonis Academy "Build an Object-Centric Data Model" module: Desirable, but NOT essential.
- Motivation for data conversion and programming in Python.

Keywords:
Prerequisites:
No prerequisites
Available vacancies:
1/1
Class Code Initials:
PhD students who will assist in mentoring for this research opportunity:
Luciano Hidalgo

This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits

Convirtiendo Partituras a Object-Centric Process Mining

¿Es posible analizar una sinfonía como si fuera un proceso? En el Process Mining tradicional estamos limitados a analizar un solo "caso" a la vez, pero la música es multidimensional: notas, compases e instrumentos interactúan simultáneamente. En este proyecto "out-of-the-box", aplicaremos Object-Centric Process Mining (OCPM) para modelar estructuralmente partituras y música. Nuestro desafío será convertir automáticamente mediante Python formatos de partitura al estándar OCEL (Object-Centric Event Log) y construir un dashboard interactivo para analizar estas obras. El objetivo final es validar esta conceptualización visualmente y co-escribir un artículo para una publicación científica internacional.

REQUISITOS:

- ANTES de POSTULAR Leer y Entender " OCEL 2.0 Standard" (https://www.ocel-standard.org/) y "XES Standard" ( https://xes-standard.org/_media/openxes:openxesdeveloperguide-2.0.pdf)

- ANTES de empezar la IPRE, haber realizado el curso online de Celonis Fundamentals https://academy.celonis.com/learning-paths/process-mining-fundamentals-for-students

- ANTES de empezar la IPRE, haber realizado el curso online de Celonis OCPM https://academy.celonis.com/learning-paths/implement-and-work-with-object-centric-process-mining

- Conocimientos de lectura de partituras y música

Keywords:
Prerrequisitos:
Sin prerrequisitos
Vacantes disponibles:
1/1
Siglas iniciales:
Estudiantes de doctorado que ayudarán mentoreando en esta investigación:
Luciano Hidalgo

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos

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30/06/2026

Can winter storms help restore eroding beaches? Remote sensing of beaches and inlets on the Chilean coast.

Remote sensing of the earth allows us to observe and quantify spatial and temporal processes. On the Chilean coast, beach erosion is increasing vulnerability of ecosystems and infrastructure to climate change, but this process is non-linear. Winter storms in 2023 and 2024 brought both freshwater and watershed sediments to the coast. This iPre will test the hypothesis that the 2023 and 2024 winter storms deposited litoral grade sediments on the Chilean coast, allowing for beach renewal.

The project will use remote sensing (e.g. CoastSat which uses Sentinel-2 and Landsat 8/9) to detect shoreline changes focusing on beaches with river mouths (Vos et al. 2019). This work will link to ongoing work at the Ligua-Petorca estuary where a camera at the inlet is also recording inlet and beach changes on a finer resolution.

The objective will be to test the hypothesis by looking at coastal shoreline changes, and relate them to oceanic and watershed processes.

This project requires programming skills (e.g. Coastsat is written in Python). Experience in GIS and time-series analysis is beneficial but not a requirement. This project may also include fieldwork to validate measurements.

References

Sánchez-García, E., Palomar-Vázquez, J. M., Pardo-Pascual, J. E., Almonacid-Caballer, J., Cabezas-Rabadán, C., & Gómez-Pujol, L. (2020). An efficient protocol for accurate and massive shoreline definition from mid-resolution satellite imagery. Coastal Engineering, 160, 103732.

Vos, K., Splinter, K. D., Harley, M. D., Simmons, J. A., & Turner, I. L. (2019). CoastSat: A Google Earth Engine-enabled Python toolkit to extract shorelines from publicly available satellite imagery. Environmental Modelling & Software, 122, 104528.

Keywords:
Prerequisites:
No prerequisites
Available vacancies:
1/1
Class Code Initials:
PhD students who will assist in mentoring for this research opportunity:
Rodolfo Gómez

This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits

¿Pueden las tormentas invernales restaurar playas en erosión? Teledetección de playas y desembocaduras en la costa chilena.

La teledetección de la Tierra nos permite observar y cuantificar procesos espaciales y temporales. En la costa chilena, la erosión de playas está aumentando la vulnerabilidad de los ecosistemas y la infraestructura frente al cambio climático; sin embargo, este proceso no es lineal. Las tormentas invernales de 2023 y 2024 aportaron tanto agua dulce como sedimentos provenientes de las cuencas hidrográficas hacia la costa. Este iPre pondrá a prueba la hipótesis de que las tormentas invernales de 2023 y 2024 depositaron sedimentos la costa chilena, favoreciendo la recuperación y renovación de las playas.

El proyecto utilizará teledetección (por ejemplo, CoastSat o SHOREX, que emplea imágenes Sentinel-2 y Landsat 8/9) para detectar cambios en la línea de costa, con énfasis en playas asociadas a desembocaduras de ríos (Vos et al., 2019; Sánchez-García et al., 2020). Este trabajo se vinculará con investigaciones en curso en el estuario Ligua–Petorca, donde una cámara instalada en la desembocadura también registra cambios en el canal de entrada y en la playa con una resolución espacial y temporal más fina.

El objetivo será evaluar esta hipótesis mediante el análisis de cambios en la línea de costa y relacionarlos con procesos oceánicos e hidrológicos de cuenca.

Este proyecto requiere habilidades de programación (por ejemplo, CoastSat está desarrollado en Python). La experiencia en sistemas de información geográfica (SIG) y análisis de series temporales es una ventaja, aunque no constituye un requisito. El proyecto también podría incluir trabajo de terreno para validar las mediciones.

Referencias
Sánchez-García, E., Palomar-Vázquez, J. M., Pardo-Pascual, J. E., Almonacid-Caballer, J., Cabezas-Rabadán, C., & Gómez-Pujol, L. (2020). An efficient protocol for accurate and massive shoreline definition from mid-resolution satellite imagery. Coastal Engineering, 160, 103732.

Vos, K., Splinter, K. D., Harley, M. D., Simmons, J. A., & Turner, I. L. (2019). CoastSat: A Google Earth Engine-enabled Python toolkit to extract shorelines from publicly available satellite imagery. Environmental Modelling & Software, 122, 104528.

Keywords:
Prerrequisitos:
Sin prerrequisitos
Vacantes disponibles:
1/1
Siglas iniciales:
Estudiantes de doctorado que ayudarán mentoreando en esta investigación:
Rodolfo Gómez

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos

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14/07/2026

Nuclear fusion and data analysis for a superconducting reactor

Are you interested in clean energy and data analysis? This project will allow you to work with real data from the EAST tokamak (China), a superconducting fusion reactor that contributes to the global ITER project. You will participate in an international collaboration analyzing emission spectra to study impurity behavior and improve magnetic confinement in the plasma. You will use programming tools in Python and Matlab, along with numerical modeling, to tackle one of the most important challenges in the future of energy.

Keywords:
Prerequisites:
No prerequisites
Available vacancies:
1/1
Class Code Initials:

This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits

Fusión nuclear y análisis de datos de reactor superconductor

¿Te interesa la energía limpia y el análisis de datos? Este proyecto te permitirá familiarizarte y trabajar con datos reales del tokamak EAST (China), un reactor de fusión nuclear superconductor contribuyente al proyecto global ITER. Participarás en una colaboración internacional analizando espectros de emisión para estudiar el comportamiento de impurezas y mejorar el confinamiento magnético del plasma. Utilizarás herramientas de programación en Python y Matlab junto con modelamiento numérico, para abordar uno de los desafíos más importantes de la energía del futuro.

Keywords:
Prerrequisitos:
Sin prerrequisitos
Vacantes disponibles:
1/1
Siglas iniciales:

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos

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