Data Scientist

Data Scientist

Liderará la aplicación de Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (IA) para optimizar procesos y resolver desafíos críticos en los sectores de minería e industria. Su misión principal será transformar datos complejos en conocimiento práctico, desarrollando modelos predictivos y soluciones analíticas que impulsen la eficiencia operativa, la seguridad y la productividad, apoyando directamente la toma de decisiones estratégicas.

Industria Minería
Ubicación: Chile
JN: JO-2509-7302
Educación: Ingeniero Civil Informático, Eléctrico, Industrial, Metalúrgico, Estadístico, Matemático o afín.

Responsabilidades

  • Análisis de Datos: Realizar análisis descriptivo e inferencial de grandes volúmenes de datos operacionales, incluyendo información de sensores, sistemas SCADA, historiales de mantenimiento y registros de producción.
  • Desarrollo de Modelos: Proponer, construir y mantener modelos de ML e IA para casos de uso específicos, como la optimización de procesos de chancado, la detección de fallas en equipos, la predicción de la vida útil de componentes críticos o la evaluación de riesgos operacionales.
  • Implementación y Monitoreo: Colaborar con equipos de ingeniería para integrar modelos analíticos en los flujos de trabajo existentes, asegurando su correcta implementación y monitoreo en entornos de producción.
  • Visualización y Comunicación: Generar informes, cuadros de mando (dashboards) y visualizaciones claras y accionables, además de presentar los hallazgos y el impacto de los modelos a equipos técnicos y gerenciales.
  • Apoyo Técnico: Actuar como contraparte técnica para la evaluación de nuevas tecnologías y la colaboración con proveedores externos.

Requisitos

  • Experiencia Laboral: Al menos 5 años de experiencia demostrable en proyectos de Data Analytics y Machine Learning, con un enfoque específico en los sectores de minería, energía, manufactura o industrias de procesos.
  • Conocimientos Técnicos:
    • Sólido dominio de Python y sus librerías de Data Science (pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
    • Amplia experiencia en el manejo de bases de datos relacionales y no relacionales.
    • Manejo de herramientas de visualización de datos y Business Intelligence (Power BI, Tableau, Qlik Sense).
    • Experiencia práctica con plataformas de Cloud Computing (Azure, Google Cloud Platform, AWS), incluyendo servicios de datos y ML.
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