Perfil Profesional
Doctor en Ciencias de la Computación con 7 años de experiencia en investigación aplicada y 2 años en la industria. Especializado en análisis y visualización de datos, machine learning, algoritmos geométricos y procesamiento de información científica y técnica. Experiencia demostrada en el desarrollo de algoritmos complejos (como Polylla), paralelización en GPU (CUDA) y aplicación de técnicas de Data Science en entornos académicos y corporativos.
Actualmente, me desempeño como Ingeniero de Datos en Alstom, aplicando mis habilidades en limpieza, modelado de datos, desarrollo de dashboards (Power BI) y machine learning para mantenimiento predictivo en trenes. Busco activamente oportunidades desafiantes para aplicar y expandir mi experiencia en ciencia de datos y desarrollo de algoritmos avanzados.
Investigación
Áreas de Interés
Geometría Computacional, Computación Paralela (GPU), Ciencia de Datos, Machine Learning, Generación de Mallas Poligonales/Poliédricas, Visualización de Datos, Bases de Datos (SQL/NoSQL), Métodos Numéricos para EDPs, Optimización de Algoritmos.
Proyecto Destacado: Polylla
Algoritmo novedoso para la generación de mallas poligonales basado en regiones terminales de aristas, desarrollado durante mi investigación doctoral. Este proyecto ha resultado en múltiples publicaciones y ha involucrado la colaboración de investigadores y estudiantes. Se han desarrollado e implementado las siguientes versiones:
- Polylla Secuencial (C++): Implementación original usando estructuras DCEL. [GitHub]
- Polylla Paralelo (CUDA C++): Versión acelerada mediante GPU, logrando speedups significativos (90x). [GitHub]
- Polylla Compacto (C++): Versión optimizada para el uso eficiente de memoria (99% de eficiencia). [GitHub]
Publicaciones Seleccionadas
- Salinas-Fernández, S., Fuentes-Sepúlveda, J., Hitschfeld-Kahler, N. (2023). Generation of Polygonal Meshes in Compact Space. SIAM International Meshing Roundtable (IMR23). Amsterdam.
- Ortiz-Bernardin, A., Silva-Valenzuela, R., Salinas-Fernández, S., Hitschfeld-Kahler, N., Luza, S., Rebolledo, B. (2023). A Node-based Uniform Strain Virtual Element Method for Compressible and Nearly Incompressible Elasticity. International Journal for Numerical Methods in Engineering, 124(8), 1818–1855. DOI: 10.1002/nme.7189
- Salinas-Fernández, S., Ojeda, J., Hitschfeld, N., Ortiz-Bernardin, A., Si, H. (2022). GPU Parallel Algorithm for the Generation of Polygonal Meshes Based on Terminal-Edge Regions. SIAM International Meshing Roundtable Workshop (IMR22). Virtual Presentation. [arXiv:2204.05438]
- Salinas-Fernández, S., Hitschfeld-Kahler, N., Ortiz-Bernardin, A. et al. (2022). POLYLLA: Polygonal meshing algorithm based on terminal-edge regions. Engineering with Computers. DOI: 10.1007/s00366-022-01643-4
Habilidades Técnicas
Lenguajes de Programación
Python, C++, R, CUDA, SQL, PL/SQL, JavaScript, HTML, CSS
Frameworks & Bibliotecas
Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, Statsmodels, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Jupyter, Node.js, Express.js, Three.js
Herramientas & Plataformas
AWS (EC2, S3, DynamoDB, IoT), Git, Docker, Microsoft Power BI, Tableau, QGIS, Linux (Ubuntu, CentOS), API REST, Excel (Avanzado), Azure (Básico)
Bases de Datos
PostgreSQL, MySQL, Oracle Express, DynamoDB (NoSQL)
Conceptos Clave
Data Science, Machine Learning (Regresión, Clasificación, Clustering), Deep Learning (OCR), GPU Computing, Algoritmos Geométricos, ETL/ELT, Metodologías Ágiles (Scrum), Análisis de Datos Exploratorio (EDA), Visualización de Datos, Big Data (Conceptos), Cloud Computing.
Idiomas
Español (Nativo), Inglés (Avanzado - C1), Portugués (Básico - A2)
Certificaciones
- Google Advanced Data Analytics Professional Certificate (Cursos 1-4 completados, 2023)
Experiencia Profesional y Académica
Ingeniero de Datos
Alstom | Las Condes, Santiago, Chile
Abril 2024 - Presente- Análisis de datos y desarrollo de modelos de Machine Learning (regresión con Scikit-learn, clasificación) para predecir vida útil de componentes (ruedas, aceite) en trenes de Chile (EFE) y México (Ferrosur).
- Creación y mantenimiento de dashboards interactivos en Power BI para visualización del estado de flotas y apoyo a la toma de decisiones de mantenimiento.
- Desarrollo e implementación de pipelines ETL/ELT utilizando Python, SQL (PostgreSQL) y servicios en la nube (Azure) para la ingesta y procesamiento de datos en tiempo real y batch.
- Implementación de scripts OCR basados en Deep Learning (Python, TensorFlow/Keras) para digitalizar y estructurar documentos históricos de mantenimiento.
Profesor Experto Externo
Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad de Chile | Santiago, Chile
Enero 2023 - Actualidad- Co-guía de memorias de título y tesis de magíster para estudiantes de Ingeniería Civil en Computación (5 egresados, 5+ en proceso).
- Líder de proyectos de desarrollo dentro del grupo de investigación "+Lab", supervisando la implementación y mejora del software Polylla.
- Participación en comités de evaluación y docencia auxiliar en cursos de postgrado.
Investigador Científico de Datos / Estudiante de Doctorado
+Lab / Proyectos Fondecyt 1211484 & 1181506, Universidad de Chile | Santiago, Chile
Julio 2019 – Enero 2024- Desarrollo y optimización (paralelización en GPU CUDA C++) de algoritmos de clasificación de datos geométricos (Polylla), logrando aceleraciones >90x.
- Diseño e implementación de estructuras de datos compactas (C++) para mallas poligonales, optimizando el uso de memoria (~99% eficiencia).
- Análisis exploratorio de datos (EDA) y visualización de grandes conjuntos de datos geométricos y de simulación usando Python (Pandas, Matplotlib, Jupyter).
- Investigación y diseño de algoritmos (C++) para generación eficiente de mallas (comparado con CGAL Voronoi).
Pasantía Internacional de Investigación
BSC-CNS Barcelona Supercomputing Center | Barcelona, España
Septiembre 2022 – Diciembre 2022- Implementación en Python de un modelo numérico (VEM) para resolver Ecuaciones Diferenciales Parciales sobre mallas Voronoi y Polylla.
- Realización y análisis de experimentos estadísticos (Python, Pandas, SciPy) para validar métodos de muestreo en nubes de puntos a gran escala (pruebas A/B).
- Utilización de recursos de supercomputación (MinoTauro GPU cluster) para pruebas multi-hilo.
Desarrollador de Software
Nulight | Santiago, Chile
Enero 2018 – Noviembre 2018- Desarrollo full-stack de aplicaciones web (Node.js, Express.js) siguiendo el patrón MVC.
- Implementación de backend con base de datos NoSQL (DynamoDB) en AWS.
- Desarrollo de solución IoT utilizando microcontroladores (ESP8266) y la plataforma AWS IoT (Mongoose OS).
Docencia Auxiliar (Selección)
- Doctorado (U. de Chile): Computación en GPU (2023, 2022), Análisis y Uso de Algoritmos Geométricos (2022), Geometría Computacional (2021), Lenguajes de Programación (2019).
- Pregrado (USACH): Programación Avanzada, Complejidad de Algoritmos, Modelado de Bases de Datos, Bases de Datos, Matemáticas, Álgebra, Cálculo (Múltiples semestres, 2015-2018).
Educación
Doctorado en Ciencias, mención Computación
Universidad de Chile, Santiago, Chile
2019 – 2024 (Tesis en revisión)Línea de Investigación: Geometría Computacional, Computación GPU.
Promedio: 6.5 / 7.0 | Advisor: Dra. Nancy Hitschfeld-Kahler.
Título Profesional: Analista en Computación Científica
Universidad de Santiago de Chile (USACH), Santiago, Chile
2018Licenciatura en Ciencia de la Computación
Universidad de Santiago de Chile (USACH), Santiago, Chile
2014 – 2018Promedio: 6.4 / 7.0 | Advisor: Dr. Nicolas Thériault.
Premios: Excelencia Académica (Mejor alumno 2018), Primer Lugar Ranking de Egreso.
Reconocimientos y Premios
- Beca Nacional de Doctorado ANID (Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo, Chile), 2020-2024.
- Beca de Doctorado NIC Chile (Facultad de Cs. Físicas y Matemáticas, U. de Chile), 2019.
- Premio a la Excelencia Académica (Mejor promedio, Licenciatura en Cs. de la Computación, USACH), 2018.
- Primer Lugar Ranking de Egreso (Licenciatura en Cs. de la Computación, USACH), 2018.
- Mejor Póster, I Simposio de Postgrado de Ingeniería, Ciencias e Innovación (U. de Chile), 2023.
Contacto
Estoy disponible para discutir oportunidades de colaboración, proyectos de investigación o roles desafiantes en ciencia de datos e ingeniería.
ssalinasfe@gmail.com
Teléfono: (+56) 9 9710 4463
Ubicación: La Florida, Santiago, RM, Chile