Jorge es profesor asociado y director del Grupo de Información y Decisión (IDS) en la Universidad de Chile desde 2008. Obtuvo su doctorado en la University of Southern California (USC). Sus intereses de investigación se centran en aspectos fundamentales del aprendizaje de máquina y sus aplicaciones. En particular, está interesado en entender el complejo funcionamiento de los algoritmos de aprendizaje profundo desde las perspectivas de la teoría de la información, la estadística y el procesamiento de información. Se dedica a desarrollar conocimiento teórico que oriente el diseño de arquitecturas de aprendizaje y métodos data-driven para detectar estructuras estadísticas, como independencias y relaciones causales. Este enfoque permite adaptar las arquitecturas de aprendizaje a las propiedades específicas de cada tarea.