La Universidad Adolfo Ibáñez (UAI) es una institución de educación superior sin fines de lucro, comprometida con la excelencia académica, la investigación de alto nivel y la generación de conocimiento que contribuya al desarrollo de la sociedad. A través de una formación interdisciplinaria y una cultura que promueve la innovación, busca aportar soluciones a los desafíos actuales y futuros del país.

Acerca del Rol

Diseñar, desarrollar e implementar modelos matemáticos, algoritmos de optimización y soluciones computacionales, para mejorar la planificación y programación académica de la universidad, especialmente en problemas de asignación de horarios, docentes, salas, evaluaciones y exámenes.

Responsabilidades

- 1. Diseñar y desarrollar modelos de optimización matemática para resolver problemas de programación de horarios, asignación de salas, docentes, evaluaciones y exámenes, considerando restricciones académicas, operacionales y de disponibilidad de recursos.
- 2. Implementar algoritmos de optimización combinatoria, utilizando técnicas como programación lineal entera, programación por restricciones, búsqueda local, algoritmos genéticos, simulated annealing u otras metaheurísticas, según las características de cada problema.
- 3. Formular matemáticamente problemas de programación académica, identificando variables de decisión, restricciones duras y blandas, funciones objetivo y criterios de evaluación de soluciones.
- 4. Desarrollar soluciones computacionales utilizando lenguajes de programación y bibliotecas especializadas en optimización, evaluando su desempeño, escalabilidad y calidad de resultados.
- 5.



Diseñar y ejecutar experimentos computacionales para comparar algoritmos, ajustar parámetros y evaluar alternativas de solución considerando tiempos de ejecución, cumplimiento de restricciones y calidad de las asignaciones.
- 6. Analizar grandes volúmenes de información académica, incluyendo inscripciones, horarios, disponibilidad de salas, docentes y antecedentes históricos, preparando los datos necesarios para alimentar los modelos de optimización.
- 7. Desarrollar mecanismos de validación y detección de conflictos académicos, proponiendo alternativas de resolución y herramientas de apoyo a la toma de decisiones.
- 8. Integrar los modelos y algoritmos desarrollados con los sistemas de información institucionales, particularmente con las plataformas de programación académica y gestión de recursos.
- 9. Documentar los modelos matemáticos, algoritmos, restricciones, resultados y procedimientos implementados, asegurando su reproducibilidad, mantenimiento y mejora continua.
- 10. Colaborar con las unidades académicas y equipos tecnológicos en el levantamiento de requerimientos, análisis de restricciones y validación de las soluciones propuestas.

Requerimientos

- Formación académica
- Título competente en Ingeniería Civil Matemática, Ingeniería Civil Industrial, Ingeniería Informática,



Estadística, Ingeniería en Computación o carrera afín.
- Deseable especialización o postgrado en Investigación de Operaciones, Optimización Matemática, Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos o áreas relacionadas.

Habilidades Requeridas

- Experiencia demostrable en formulación e implementación de modelos de optimización matemática o algoritmos de optimización combinatoria.
- Experiencia desarrollando soluciones computacionales para problemas de asignación de recursos, scheduling, timetabling, rostering u otros problemas combinatorios.
- Experiencia en programación y análisis de datos.
- Conocimientos técnicos requeridos
- Programación en Python o lenguaje equivalente utilizado en optimización matemática.
- Conocimientos de investigación de operaciones, programación lineal entera, programación por restricciones o métodos de optimización combinatoria.
- Capacidad para formular problemas mediante variables de decisión, restricciones y funciones objetivo.
- Manejo de SQL y procesamiento de datos.

Conocimientos deseables

- Experiencia con OR-Tools, Pyomo, PuLP, Gurobi, CPLEX u otras herramientas de optimización.
- Conocimientos de metaheurísticas como algoritmos genéticos, simulated annealing, búsqueda tabú o búsqueda local.
- Experiencia en optimización multiobjetivo y resolución de problemas de gran escala.
- Experiencia integrando algoritmos con aplicaciones web, APIs o sistemas de información.
- Conocimiento de procesos de programación académica universitaria y sistemas de gestión académica como Ellucian Banner.

📌 INGENIERO(A) OPTIMIZACION Y PROGRAMACION ACADEMICA (Región Metropolitana)
🏢 Universidad Adolfo Ibáñez
📍 Región Metropolitana