Buscamos memoristas para un proyecto innovador que combina modelos de lenguaje (LLMs) y datos legislativos para predecir y modelar modificaciones de leyes en Chile.

Objetivos del proyecto:

• Procesar y estructurar datos legislativos históricos desde ontologías y datasets abiertos del Congreso Nacional (BCN).

• Implementar pipelines de extracción y normalización de datos usando SPARQL, RDF y APIs legislativas.

• Experimentar con arquitecturas de LLMs y métodos de fine-tuning para tareas como clasificación, predicción de modificaciones y generación de resúmenes jurídicos.

• Evaluar modelos bajo métricas de precisión predictiva, interpretabilidad y trazabilidad.

Requisitos:

• Conocimientos sólidos de Python y manejo de librerías de IA/ML (PyTorch, HuggingFace).

• Familiaridad con procesamiento de lenguaje natural (NLP).

• Deseable: experiencia con SPARQL, RDF, o bases de datos semánticas.

• Interés en aplicaciones de IA a problemas del sector público y jurídico.