Formación técnica con foco en problemas reales
Estudio Ingeniería en Informática en UADE y desarrollo proyectos de datos, machine learning y ciberseguridad.
Estudiante de Ingeniería en Informática
Actualmente curso el tercer año de Ingeniería en Informática y completé aproximadamente el 50 % de la carrera. Mi formación y mis proyectos están enfocados en datos, machine learning y ciberseguridad.
Me interesa conectar fundamentos de ingeniería con situaciones concretas: entender el contexto, ordenar la información disponible y elegir soluciones que puedan explicarse, mantenerse y evolucionar.
Busco mi primera experiencia en análisis de datos, ingeniería de datos, machine learning o ciberseguridad trainee. También estoy abierto a pasantías IT donde pueda aprender junto a un equipo, aportar una mirada analítica y seguir desarrollándome en un entorno de trabajo colaborativo.
- Ubicación pública
- CABA, Argentina
- Modalidades
- Remota, híbrida o presencial
- Universidad
- UADE
- Carrera
- Ingeniería en Informática
- Período estimado
- 2024–2028
- Avance académico
- Tercer año · 50 % de la carrera completada
- Objetivo profesional
- Primera experiencia profesional en datos, ingeniería de datos, machine learning, ciberseguridad o una pasantía IT
- Idiomas
- Inglés: Intermedio
Tres intereses que se complementan
Los datos ayudan a comprender; el machine learning permite anticipar; la seguridad aporta continuidad y confianza.
Datos y análisis
Comprender la información, modelarla y convertirla en una base útil para explorar problemas y comunicar conclusiones.
Machine learning
Usar los datos para entrenar modelos que estimen resultados, entendiendo sus límites y explicando qué tan confiables son sus predicciones.
Ciberseguridad
Integrar la seguridad desde el diseño, cuidando la confiabilidad y la operación de los sistemas, sin tratarla como una revisión final.
Criterios para aprender y construir
No se presentan porcentajes ni niveles arbitrarios: las capacidades se respaldan progresivamente con proyectos y decisiones concretas.
- Comprender antes de construirDefinir el problema, sus límites y el resultado esperado antes de seleccionar herramientas.
- Explicar las decisionesDocumentar criterios, reconocer restricciones y comunicar el proceso con claridad.
- Mejorar de forma continuaRevisar resultados, aprender de las dificultades e incorporar mejoras verificables.