Científico de Datos-Machine Learning

Ciudad: Lima                      Localización: Av. Del Pinar 152, Of.801  Santiago de Surco. Lima-Perú                 Empresa ASTAY

Científico de Datos-Machine Learning

En ASTAY te ofrecemos la oportunidad de crecer profesionalmente en un equipo dinámico, apasionado por la tecnología y la innovación en la industria minera. Aquí encontrarás una línea de carrera sólida, retos constantes y la posibilidad de contribuir al desarrollo de una empresa líder en soluciones especializadas para minería.

Con amplia experiencia en proyectos con las principales compañías mineras del Perú y presencia en Sudamérica, Asia Central, África y el Reino Unido, en ASTAY brindamos innovación y valor agregado a la minería global.

Buscamos un/a Científico/a de Datos con experiencia en Machine Learning y aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning), orientado a resolver problemas complejos de optimización en contextos de minería y operaciones industriales. Este rol requiere la capacidad de aplicar técnicas avanzadas de simulación y optimización, con el objetivo de generar un impacto tangible en los procesos productivos.

Requisitos
  • Formación: Ingeniería, Matemática, Estadística, Ciencias de la Computación o afín.
  • Experiencia: mínimo 2 años en proyectos de ML, simulación o analítica avanzada.
  • Capacidad para traducir problemas de negocio en modelos y experimentos reproducibles.
  • Interés genuino por aprendizaje continuo y experimentación en entornos reales.
  • Habilidad para trabajar en equipo, comunicar resultados y proponer mejoras.

Habilidades Técnicas Clave:

  • Lenguajes: Python (obligatorio), SQL.
  • Machine Learning: Scikit-learn, TensorFlow o PyTorch, XGBoost/LightGBM.
  • Reinforcement Learning: OpenAI Gym, RLlib o entornos similares.
  • Simulación: principios de simulación por eventos discretos, cadenas de Markov, modelado de procesos.
  • Optimización: programación lineal, no lineal, heurísticas (deseable experiencia con PuLP, OR-Tools o Pyomo).
  • Data Engineering: Pandas, NumPy; uso de Airflow o Prefect (deseable).
  • Visualización: Matplotlib, Seaborn, Plotly/Dash.
  • Control de versiones: Git (GitHub/GitLab).
  • MLOps básico: MLflow o DVC para seguimiento de experimentos.
  • Inglés: nivel intermedio (lectura técnica y comunicación profesional).
Responsabilidades:
  1. Diseñar y entrenar modelos de Machine Learning supervisado y no supervisado para predicción y clasificación.
  2. Desarrollar y probar algoritmos de aprendizaje por refuerzo y sistemas multi-agente, aplicados a problemas de planificación y optimización.
  3. Implementar simulaciones por eventos discretos para modelar procesos dinámicos y evaluar escenarios de decisión.
  4. Aplicar cadenas de Markov y métodos probabilísticos para modelar comportamientos estocásticos.
  5. Diseñar y ejecutar técnicas de optimización matemática (programación lineal, heurísticas o metaheurísticas) para mejorar desempeño de sistemas.
  6. Construir pipelines reproducibles de ETL y feature engineering para preparar datos de entrenamiento.
  7. Integrar modelos y simulaciones en entornos productivos junto con el equipo de ingeniería.
  8. Monitorear, documentar y comunicar resultados de experimentos y propuestas de mejora.
Condiciones:
  • Modalidad: Híbrido.
  • Ubicación: Oficina en Lima – Santiago de Surco.
Horario
  • Lunes a viernes, de 9:00 a.m. a 6:00 p.m.

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