Fernando Esteban Fêtis Riquelme

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Santiago, Chile.

Acerca de mí

Soy una persona apasionada por la inteligencia artificial y el aprendizaje continuo, por lo que siempre busco nuevos desafíos que me permitan aplicar mis habilidades, aprender y crecer profesionalmente. Hace poco creé una página personal para compartir algunos tópicos de IA generativa.

Objetivos a corto plazo

Este segundo semestre estaré enfocado principalmente en el estudio e investigación de los modelos de difusión y flow matching.

Objetivos a mediano plazo

Mi principal objetivo a mediano plazo es ingresar a un programa de doctorado en el campo de la inteligencia artificial con el fin de poder contribuir activamente al avance de esta disciplina.

Educación

●      Ingeniero Civil Matemático.

●      Magíster en Ciencia de Datos.

Idiomas

●      Español (nativo)

●      Inglés (B2 TOEFL ITP)

Formación académica

Universidad de Chile — Ingeniería Civil Matemática (2017 — 2023)

Realicé mi pregrado en el programa de ingeniería matemática en Beauchef, donde me especialicé fuertemente en temas de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Este programa lo terminé con distinción máxima.

Universidad de Chile — Magíster en Ciencia de Datos (2023 — 2024) Continué mi especialización entrando al magíster en data science de la misma facultad. En este programa me especialicé fuertemente en temas de IA generativa, concluyendo con un trabajo de tesis acerca de los puentes de Schrödinger, el cual es un paradigma reciente que generaliza a los modelos de difusión. Este programa lo terminé con distinción máxima.

Antecedentes laborales

Universidad de Chile

• Profesor adjunto (2025) — MDS: Actualmente me encuentro dictando el curso Modelos Generativos Profundos, asociado al programa de Magister en Ciencia de Datos de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas.
• Data scientist (2025) — IDIA: En la misma facultad estoy trabajando como data scientist en proyectos de la iniciativa.
• Edición del apunte del curso de Machine Learning (2021): Colaboré en la revisión y mejora del material educativo para el curso de Aprendizaje de Máquinas, actualizando contenidos y complementando los contenidos ya existentes.

RIAL

• Investigador (2025): También me encuentro trabajando como investigador en la startup RIAL, donde trabajamos con modelos de difusión para generación de imágenes de alta calidad.

Inria Chile

• Investigación de redes neuronales basadas en la física (2023): Durante mi segunda y tercera práctica profesional, formé parte de un equipo de investigación enfocado en aplicar redes neuronales a la simulación de sistemas dinámicos complejos guiados por una PDE. Contribuí a analizar y mejorar la precisión de estas técnicas, buscando soluciones innovadoras para la resolución de problemas en diversas áreas.
• Búsqueda de arquitecturas neuronales para PINNs (2023): Posterior a mi práctica profesional, continué mi trabajo en Inria, esta vez enfocado en la optimización de arquitecturas de redes neuronales basadas en la física (PINNs) mediante algoritmos genéticos guiados por procesos gaussianos. El trabajo concluyó con la creación de una librería de Python interna enfocada en PINNs.

Centro de Modelamiento Matemático

• Simulación de sistema dinámico asociado a la extracción minera (2020): Durante mi primera práctica profesional, desarrollé una interfaz gráfica en MATLAB para visualizar y analizar datos relacionados con la lixiviación in situ de un proyecto minero. Mi trabajo facilitó la interpretación de los datos, mejorando la toma de decisiones en el proceso de optimización operativa.

Universidad de La Frontera

• Asistente en Olimpiadas de Matemáticas (2015): Colaboré en la organización de la Olimpiada Regional de Matemática, participando en la corrección de pruebas y en la creación de preguntas. Además, contribuí a la edición del libro de problemas de publicación anual.

Otros antecedentes

Experiencia académica y docencia

• Fui becado en el Programa Educacional para Niños, Niñas y Jóvenes con Talentos Académicos (PROENTA) de la Universidad de La Frontera.
• Participé en la Olimpiada Regional de Matemática y en la Olimpiada Regional de Física, obteniendo los primeros lugares en ambas olimpiadas durante los 4 años que participé. Del mismo modo, participé en otras instancias como El Juego de Aprender (Universidad Mayor), la Olimpiadas de Matemática Aplicada (INACAP) y los Juegos Matemáticos Interregionales (Colegio San Mateo, Osorno), obteniendo en todos los primeros lugares durante todos los años de mi participación, tanto en el modo grupal como en el modo individual.
• Originalmente entré a la carrera de Ingeniería Civil Matemática en la Universidad de La Frontera, donde rendí exámenes de suficiencia que me permitieron eximirme del primer semestre del programa. En esa casa de estudios obtuve una beca de intercambio a la Universidad Técnica Federico Santa María y posteriormente ingresé a la Universidad de Chile por admisión especial.
• Me gradué con distinción máxima tanto en mi pregrado como en mi postgrado.
• Fui ayudante en los cursos de Aprendizaje de Máquinas, Deep Learning, Álgebra Lineal y Sistemas Newtonianos en la Universidad de Chile, además de Cálculo Multivariable y Bases Matemáticas en la Universidad de La Frontera.
• He asistido como oyente a cursos de otras universidades y a congresos para ampliar mis conocimientos en diversos temas, generalmente enfocado en tópicos de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
• Certifiqué mi nivel de inglés con un puntaje B2 en el TOEFL ITP.

Participación en seminarios y actividades adicionales

• Fui voluntario en clases de matemáticas en la penitenciaría de Santiago (Liceo Herbert Vargas Wallis).
• He participado en diversos congresos y seminarios de inteligencia artificial como la Escuela de Verano en Inteligencia Computacional (EVIC) y la Jornada Técnica AC3E, entre otros.
• Participé en seminarios para optar a un voluntariado en Technovation y poder aportar con mi experiencia y conocimiento a jóvenes que tengan interés en la inteligencia artificial.

Proyectos personales

• He implementado diversos papers y modelos, lo que me ha permitido ir ganando un background robusto en tópicos asociados a la inteligencia artificial.
• En paralelo a mis trabajos principales, estoy desarrollando un blog en español sobre inteligencia artificial, con el objetivo de compartir conocimientos técnicos y reducir la barrera idiomática en el campo.

Cursos de especialización en machine learning, optimización computacional y teoría estocástica

Cursos de formación básica

• CC6204 Deep learning
• MDS7103 Bases de Datos
• MA5204 Aprendizaje de máquinas
• CC6205 Procesamiento de Lenguaje Natural
• MDS7202 Laboratorio de Programación Científica para Ciencia de Datos
• CC5206 Introducción a la minería de datos
• MA3711 Optimización matemática
• CC3001 Algoritmos y estructuras de datos
• MA3705 Algoritmos combinatoriales
• MA3401 Probabilidades
• MA3402 Estadística
• MA5602 Modelos de evolución
• MA4702 Programación lineal mixta

Cursos de formación avanzada

• MDS7203 Modelos Generativos Profundos
• MA5309 Aprendizaje de máquinas avanzado
• MDS7201 Proyecto de Ciencia de Datos
• MA4401 Procesos de Markov
• MA4402 Simulación estocástica
• MA5802 Introducción a los Sistemas Dinámicos y la Teoría Ergódica
• MA5701 Optimización no lineal
• MA4703 Control óptimo
• MA5201 Calculabilidad y Complejidad Computacional
• MA3802 Teoría de la medida
• MA5307 Análisis numérico de EDP’s

Esta lista corresponde a cursos formalmente aprobados y no se enumeran los cursos a los que asistí como oyente.

Una versión en PDF se puede encontrar aquí.