Ingeniero/a de Machine Learning

Descripción
Oferta

Misión:
Transformar modelos experimentales en sistemas funcionales que impulsan mejoras continuas en la
operatividad y rentabilidad, a fin de optimizar algoritmos y garantizar que las soluciones de Machine Learning (ML) sean accesibles y comprensibles para los usuarios finales.
Funciones:
-Asesorar a los líderes en la identificación y priorización de oportunidades de mejora en la cadena
de valor minera, desde la geología hasta el embarque, a fin de maximizar el valor de las soluciones de Analítica & Inteligencia Artificial.
-Analizar los procesos operacionales para identificar palancas de valor y accionar mejoras
significativas mediante la implementación de modelos y algoritmos avanzados.
-Diseñar casos de negocio técnicos y prácticos, utilizando un enfoque end-to-end para la
implementación de soluciones de ML.
-Planificar y liderar proyectos de Analítica & Inteligencia Artificial, gestionando dependencias y
recursos, y asegurando la ejecución exitosa de los casos de negocio relacionados.
-Dirigir la adopción de soluciones analíticas avanzadas a través de experimentos, productos
mínimos viables (MVPs) y pruebas piloto para validar hipótesis y alcanzar los objetivos de
negocio, colaborando en la priorización y escalación de iniciativas.
-Colaborar estrechamente con partes interesadas de operaciones y el Centro de Excelencia de
-Analítica & Inteligencia Artificial para diseñar, implementar y escalar soluciones de ML que sean
robustas, eficientes y alineadas con las necesidades operativas y estratégicas de la organización.
-Simplificar y traducir hallazgos técnicos complejos de modelos de ML en informes y
presentaciones comprensibles para stakeholders no técnicos.
-Convertir datos técnicos y operativos en insights comprensibles y valiosos para diversos
stakeholders utilizando técnicas avanzadas de ML.
-Trabajar de cerca con Dueños de Procesos técnicos para entender en profundidad los datos
recopilados y su impacto en las operaciones mineras.

Requisitos
Candidato

· Estudios en Ciencias de la Computación, Sistemas de Información, Software, Eléctrica o Electrónica. · Estudios postgrado o especialización en Inteligencia Artificial, Machine Learning y/o Deep Learning. · Deseable contar con Certificación de Analytics Professional (CAP): · Deseable contar con Google Cloud Certified - Professional Data Engineer · Deseable contar con Certificación de AWS Machine Learning. · Desaeable contar con Certifcación de Microsoft Azure AI Engineer Associate. · Contar con cursos o talleres en MLOps, LLMOps, ML CI/CD, AutoML y NLP. · Dominio de OpenCV, Amazon Rekognition, Google Cloud Vision, Azure Face API a nivel básico · Dominio de TensorFlow o PyTorch o Keras a nivel avanzado. · 5 años de sólida experiencia en la aplicación de ingeniería de software y ciencia de datos.

---