Objetivo del cargoLiderar el desarrollo, despliegue e industrialización de modelos y productos analíticos de extremo a extremo, asegurando reproducibilidad, trazabilidad y transferencia a continuidad operacional, y apoyando técnicamente a científicos de datos de menor seniority.Alcances / responsabilidadesDiseño, desarrollo e implementación de soluciones de Analítica Avanzada e IA (incl. IA Generativa) end-to-end.Definición de lineamientos, estándares y buenas prácticas de modelamiento reutilizables.Validación de resultados junto a usuarios finales e integración con plataformas de datos y aplicaciones corporativas.Liderazgo técnico y revisión del trabajo de científicos de datos junior / intermedios.Requisitos mínimos (obligatorios)Mínimo 5 años en desarrollo e implementación de soluciones de Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial, preferentemente en minería.Dominio de Databricks, SQL y Python; modelos predictivos / ML en proyectos productivos.IA Generativa: RAG, generación de embeddings, análisis contextual y uso de modelos de lenguaje (LLM) para recomendaciones y apoyo a decisiones (según iniciativa).
MLOps: reproducibilidad, versionamiento (MLflow), criterios de despliegue, monitoreo y detección de degradación de modelos.Desarrollo e integración de servicios de IA mediante APIs.Buenas prácticas de ingeniería de software (código modular, mantenible, con testing y documentación) y control de versiones con Git: ramas,



pull requests y code review.Experiencia en minería (altamente valorada)Experiencia comprobable en la industria minera y sus procesos (Mina, Concentradora, Hidrometalurgia, Flotación o procesos asociados) — altamente valorada por el cliente.Deseable trabajo en terreno en industria minera y acreditaciones asociadas.Certificaciones (deseables)Databricks Machine Learning y/o Azure ML; certificaciones de IA / MLOps.Especialización / postgrado en Ciencia de Datos, IA, Machine Learning o Analítica Avanzada.Gestión de proyectos, personas y comunicaciónGestión del tiempo: planifica y prioriza iniciativas analíticas, anticipando riesgos y dependencias.Gestión de requerimientos: levanta, negocia y formaliza requerimientos de negocio con autonomía.Gestión de personas / equipo: lidera técnicamente y hace mentoría de científicos de datos junior.Comunicación: presenta resultados e impacto de los modelos con claridad a stakeholders técnicos y ejecutivos.Requisitos deseables (diferenciadores)Unity Catalog, Delta Lake, Databricks Asset Bundles (DAB) y Databricks Workflows.Databricks Model Serving / Azure ML, Azure Data Factory y almacenes NoSQL (Cosmos DB).
Formación académicaTítulo cualificado en Ingeniería Civil en Informática / Computación, Ingeniería Civil Industrial, Ingeniería Matemática, Estadística o carrera afín.
Deseable especialización en Ciencia de Datos, IA, Machine Learning o Analítica Avanzada.
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📌 Data Scientist Senior (Santiago)
🏢 NTT America
📍 Santiago