Cientifico de

Científico de Datos – Machine LearningEn 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/aCientífico/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:·      Bachiller o Titulado en Ingeniería, Ciencias de la Computación, Matemática o carreras afines.·      Mínimo 2 años de experiencia en proyectos relacionados con Machine Learning, simulación o analítica avanzada.·      Sólidos conocimientos de programación, algoritmos y estructuras de datos.·      Dominio comprobado en aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning).·      Capacidad para traducir problemas de negocio en modelos y experimentos reproducibles.·      Nivel intermedio o avanzado de inglés.·      Interés genuino por el aprendizaje continuo y la experimentación en entornos reales.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.