Científico de datos

Científico de Datos – Machine Learning

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ASTAY
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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:

·       Diseñar y entrenar modelos de Machine Learning supervisado y no supervisado para predicción y clasificación.

·       Desarrollar y probar algoritmos de aprendizaje por refuerzo y sistemas multi-agente, aplicados a problemas de planificación y optimización.

·       Implementar simulaciones por eventos discretos para modelar procesos dinámicos y evaluar escenarios de decisión.

·       Aplicar cadenas de Markov y métodos probabilísticos para modelar comportamientos estocásticos.

·       Diseñar y ejecutar técnicas de optimización matemática (programación lineal, heurísticas o metaheurísticas) para mejorar desempeño de sistemas.

·       Construir pipelines reproducibles de ETL y feature engineering para preparar datos de entrenamiento.

·       Integrar modelos y simulaciones en entornos productivos junto con el equipo de ingeniería.

·       Monitorear, documentar y comunicar resultados de experimentos y propuestas de mejora.

Condiciones:

·       Modalidad: Híbrida.

·       Ubicación: Oficina en Lima – Santiago de Surco.

Horario:

·       Lunes a viernes, de 9:00 a.m. a 6:00 p.m.