Responsable del desarrollo, despliegue y transferencia de modelos analíticos y pipelines que sustentan los objetivos del proyecto, asegurando la generación de valor para los stakeholders.

Alcances / responsabilidades
Consolidar datos, pipelines y modelos del proyecto. • Construir, ajustar y desplegar productos analíticos a producción.
Ejecutar pilotajes y análisis avanzados para validar lo desarrollado y generar valor a los stakeholders.
Documentar y ejecutar la transferencia de los desarrollos a continuidad operacional. Requisitos mínimos (obligatorios)
Mínimo 3 años de experiencia práctica en modelamiento y análisis avanzados.
Dominio de Databricks, SQL y Python. • Construcción de modelos predictivos / Machine Learning (Redes Neuronales, Random Forest, anomaly detection, series de tiempo).
Soluciones end-to-end (datos → modelo → consumo) y visualización de resultados (Power BI, Plotly / Dash o equivalente).
Buenas prácticas de ingeniería de software y control de versiones con Git (ramas, pull requests,



code review); trabajo bajo metodologías ágiles (Azure DevOps).
Experiencia comprobable en la industria minera y sus procesos (Mina, Concentradora, Hidrometalurgia, Flotación o procesos asociados) — altamente valorada por el cliente.
Idealmente sobre datos operacionales reales de proceso minero.

Requisitos deseables
Prácticas de MLOps: versionamiento y registro de modelos (MLflow), reproducibilidad y monitoreo del desempeño.
Trazabilidad de material; operaciones de mina y planta.
Hidrometalurgia, lixiviación o procesos asociados a SX-EW. • Unity Catalog, Delta Lake, Databricks Asset Bundles (DAB) y PySpark.
Unity Catalog, Delta Lake, Databricks Asset Bundles (DAB) y Databricks Workflows.
Databricks Model Serving / Azure ML, Azure Data Factory y almacenes NoSQL (Cosmos DB).
Databricks Machine Learning y/o Azure ML; certificaciones de IA / MLOps.

📌 Científico De Datos San Bernardo (Chile)
🏢 Importante Empresa
📍 Chile