Ingeniero Civil, o afín, con 0-2 años de experiencia, encargado de diseñar, construir y mantener modelos analíticos y de optimización de procesos operativos para clientes de OpticksAI, enfocados en gestión de inventarios, flujos logísticos, nodos operacionales y restricciones reales de negocio, utilizando SQL y Python como herramientas principales.

Este rol es principal para traducir problemas operativos complejos en modelos cuantitativos accionables, permitiendo escalar verticales por industria (MRO, Banca, Automotriz, Salud, Retail) y generar impacto directo en decisiones de negocio de los clientes.

Gestión de inventarios y abastecimiento
Diseñar e implementar modelos para:
Optimización de niveles de stock (stock de seguridad, puntos de reposición dinámicos, coberturas óptimas por SKU, nodo o categoría)
Incorporar variabilidad de demanda, lead times y políticas de servicio
Ajustar modelos según restricciones reales:
MOQ, Lotes, Packs, Capacidad
Prioridades operativas
Optimización de procesos, nodos y flujos
Modelar procesos operativos como:
Redes de nodos,



flujos y sistemas multi-etapa (CD, tiendas, proveedores, sucursales, etc.)
Desarrollar modelos de optimización considerando:
Restricciones de capacidad, costos, nivel de servicio y riesgos
Ejecutar simulaciones y escenarios what-if para soporte a decisiones
Análitica avanzada y simulación
Construir simulaciones de escenarios operativos:
Cambios de demanda, leadtime, variables externas y restricciones nuevas
Evaluar impacto económico y operativo de decisiones
Validar modelos mediante backtesting y análisis histórico
Documentar supuestos, límites y comportamiento de cada modelo
Data Science aplicada (SQL + Python)
Preparar datasets analíticos a prtir de datos operativos
Implementar modelos en Python con foco en Claridad, Reproducibilidad, Performance
Soporte a producto y plataforma
Colaborar con Backend y Data Engineering:
Definición de estructuras de datos necesarias para los modelos
Validación de inputs y outputs

📌 Data Scientist Jr (Santiago)
🏢 Opticksai
📍 Santiago