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Arquitectura & diseño: desarrollar blueprints de datos, features, modelos, inferencia, MLOps/LLMOps, seguridad y observabilidad.

Agentes/Multiagentes: definir roles, herramientas, memoria, planificación y guardrails; coordinar multiagentes (router/coordinador), manejo de estado, retries e idempotencia.

Gobernanza & seguridad: versionado, explainability, fairness, auditoría de llamadas a herramientas, cumplimiento (GDPR/LGPD), gestión de secretos.

Entrega a producción: liderar PoC → piloto → prod, hardening, readiness operativa, SLO/SLA y runbooks.

FinOps: control de costos por interacción/tarea, caching, compresión de prompts y enrutamiento de modelos.

Plataforma: evolución del stack (cloud/on‑prem), feature store, vector DB, pipelines y gateways de modelos.

Habilitación: patrones reutilizables (RAG, batch, near-real-time, agents), revisión de diseño/código y acompañamiento a squads.

Descripción

Se requiere 7–10+ años en data/ML y 3+ en arquitectura o liderazgo técnico, con al menos 2 proyectos de IA en producción (uno con LLM/GenAI).

Experiencia demostrable en agentes: implementaciones en producción (≥5k tareas/mes) y al menos 1 sistema multiagente con coordinación y tolerancia a fallos.

Conocimientos en Cloud (AWS/Azure/GCP), contenedores (Docker/K8s) y pipelines de datos (Kafka/PubSub, lakehouse como Delta/Iceberg, dbt, Spark).

Experiencia en MLOps/LLMOps (MLflow, Airflow/Prefect, Vertex/SageMaker/Azure ML), bases de datos vectoriales, herramientas de seguridad (IAM, Vault/KMS) y observabilidad (Prometheus/Grafana, OpenTelemetry).

Habilidades blandas: influencia transversal, comunicación ejecutiva y pensamiento orientado a producto.

KPIs técnicos: disponibilidad de inferencia ≥ 99,5%, latencia conforme a SLA, coste por interacción optimizado, tasa de éxito de tareas y reutilización de patrones.

Deseables

Conocimientos en LangGraph, OpenAI Assistants, AutoGen, CrewAI; experiencia con Semantic Kernel y patrones ReAct/planning.

Seguridad avanzada, modelado de amenazas y sandboxing (Docker/Firecracker) y políticas de enforcement.

Postgrado en IA/Analytics y certificaciones cloud (Architect) o especializadas en ML.

Beneficios

Desarrollar reportes y dashboards en Power BI para el proyecto ODS21 en CODELCO, asegurando integraciones robustas con Azure y otras fuentes de datos relevantes.

Diseñar y optimizar modelos de datos, garantizar la calidad, consistencia y rendimiento de los dashboards, y mantener la trazabilidad de las fuentes de datos.

Colaborar con equipos técnicos y funcionales para entender requerimientos, traducirlos en soluciones analíticas y entregar insights accionables para distintas áreas del negocio.

Participar en revisiones de diseño, validar entregables con stakeholders y promover buenas prácticas de analítica, gobernanza de datos y seguridad de la información.

Documentar procesos, generar reportes de progreso y apoyar la validación de datos para garantizar la confiabilidad de la analítica en entornos de producción.

Descripción

Buscamos un Consultor Power BI con >3 años de experiencia en proyectos de BI, capaz de gestionar integraciones con Azure y de traducir requerimientos de negocio en soluciones visuales efectivas. El candidato ideal debe poseer habilidades analíticas sólidas, capacidad para trabajar de forma autónoma y en equipo, y una orientación marcada a entregar resultados de alta calidad en plazos ajustados. Se valorará experiencia en la industria minera y disponibilidad para trabajar en Calama, Chile, con posibles apoyos presenciales.

Opcionales

Requisitos deseables

Residencia en Calama u opción de movilidad para asistir a faena cuando se requiera.

Experiencia previa en proyectos BI en la industria minera.

Conocimiento de buenas prácticas de gobernanza de datos, seguridad de la información y metodologías ágiles.

Funciones y responsabilidades

Definir, adaptar y mantener procesos de producción e infraestructura que reflejen requisitos de marcos de referencia (ISO 27001, COBIT 2019, NIST CSF, etc.).

Documentar políticas, procedimientos y flujos de trabajo alineados con gobierno corporativo (códigos de conducta, líneas de reporte, gestión de cambios).

Identificar y monitorear regulaciones que impactan TI (IT asset management, continuidad del negocio, procesos de infra y prod) y traducirlas en controles técnicos y operativos (gestión de vulnerabilidades, segregation of duties, backup‑restore).

Preparar evidencia documental y técnica para auditorías internas, externas y regulatorias; asesorar equipos en diseño e integración de procesos conformes a controles.

Consolidar KPIs de cumplimiento (porcentaje de controles implementados, tiempos de cierre de hallazgos, resultados de pruebas) y presentarlos a la alta dirección, comité de riesgos y consejo.

Monitorear cambios regulatorios y de marcos de referencia, evaluando su impacto en la arquitectura de producción e infraestructura.

Gestión de riesgos, auditorías y respuesta a hallazgos; uso de herramientas GRC, monitoreo y automatización (ServiceNow) para evidenciar y controlar cumplimiento.

Comunicación efectiva con stakeholders, liderazgo colaborativo y gestión de proyectos para alinear operación tecnológica con gobierno corporativo.

Perfil y requisitos

Requisitos mínimos: experiencia demostrable de al menos 3 años desempeñando tareas de governance, compliance y gestión de riesgos en entornos de TI. Conocimientos en marcos regulatorios (GDPR, normas del sector financiero) y estándares de control como ISO 27001, NIST, COBIT e ITIL. Habilidades de gestión de riesgos, auditoría y respuesta a hallazgos, así como manejo de IT Production & Infra ( cambios, disponibilidad y seguridad ). Experiencia en herramientas GRC y monitoreo (ServiceNow u otras) para evidenciar y controlar el cumplimiento. Excelentes habilidades de comunicación, influencia de stakeholders y gestión de proyectos para alinear operaciones con gobernanza. Capacidad para traducir conceptos técnicos y regulatorios a distintos niveles y redactar políticas e informes de forma clara.

Competencias blandas: liderazgo colaborativo, pensamiento analítico, resolución de problemas, manejo de conflictos y ética en la gestión de información sensible. Se valora experiencia en entornos financieros, capacidad de trabajar de forma autónoma y en equipo, y orientación a resultados con enfoque en mejoras continuas y cumplimiento normativo.

Opcionales

Requisitos deseables

Certificaciones en seguridad de la información (CISA, CISSP, CISM), ISO 27001 Lead Implementer o similar. Experiencia previa en auditoría interna/externa y en proyectos de transformación digital, así como en la gestión de proveedores y terceros en cumplimiento. Familiaridad con auditorías de PCI DSS o equivalentes y con metodologías de gestión de incidentes y continuidad del negocio. Habilidades de negociación y capacidad para influir sin autoridad, además de experiencia en entornos multinacionales y multimoneda.

Descripción del Puesto

• Estamos buscando un Científico de Datos / Ingeniero de Machine Learning altamente motivado y talentoso para unirse a nuestro equipo. El candidato ideal será responsable de desarrollar y mantener modelos predictivos y soluciones de machine learning que impulsen decisiones estratégicas y operativas dentro de la organización.

Responsabilidades

• Desarrollar, implementar y optimizar modelos predictivos y algoritmos de machine learning.
• Analizar grandes conjuntos de datos para identificar patrones y tendencias relevantes.
• Colaborar con equipos multidisciplinarios para entender los requisitos del negocio y traducirlos en soluciones técnicas.
• Evaluar y seleccionar herramientas y tecnologías adecuadas para el desarrollo de modelos.
• Realizar pruebas y validaciones de modelos para asegurar su precisión y robustez.
• Documentar y comunicar los resultados y hallazgos de manera clara y concisa.
• Mantenerse actualizado con las últimas tendencias y avances en machine learning y ciencia de datos.

Requisitos

• Título universitario en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas, Estadística o un campo relacionado.
• Más de 10 años de experiencia comprobada en el desarrollo de modelos predictivos y algoritmos de machine learning.
• Conocimiento profundo de lenguajes de programación como Python, R, y herramientas de machine learning como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.
• Habilidad para trabajar con grandes volúmenes de datos y experiencia en el uso de bases de datos SQL y NoSQL.
• Excelentes habilidades analíticas y capacidad para resolver problemas complejos.
• Buenas habilidades de comunicación y capacidad para trabajar en equipo.

Deseable

• Experiencia en el uso de herramientas de visualización de datos como Tableau, Power BI, etc.
• Conocimiento de técnicas avanzadas de machine learning como aprendizaje profundo (deep learning), redes neuronales, etc.
• Experiencia en la implementación de modelos en entornos de producción.
• Inglés Avanzado C1