Data Scientist Senior

Job description

Objetivo del cargo Liderar 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 / responsabilidades

• Diseño, 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 comunicación

Gestión 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 académica Título profesional 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