Docente Especialista en Machine Learning aplicado a Minería

Acerca del puesto

INARQ busca un(a) Docente Especialista en Machine Learning aplicado a la minería para impulsar la transformación digital del sector mediante programas de alta especialización. La posición es 100 % remota y está orientada a la capacitación ejecutiva de profesionales del rubro minero.

Responsabilidades principales

• Diseñar, estructurar y dictar módulos formativos sobre Machine Learning y Deep Learning enfocados en procesos mineros.
• Desarrollar y presentar casos de estudio y modelos predictivos para voladura, mantenimiento predictivo, logística y optimización operativa.
• Integrar soluciones de automatización y analítica avanzada en entornos mineros reales.
• Gestionar y analizar grandes volúmenes de datos para extraer insights aplicables a la industria.
• Colaborar con el equipo académico para actualizar contenidos y metodologías de transformación digital.

Perfil requerido

• Título universitario en Ingeniería de Minas o carreras afines.
• Más de 10 años de experiencia en el sector minero (excluyente).
• Al menos 5 años aplicando Machine Learning y analítica avanzada en minería (excluyente).
• Experiencia demostrada en desarrollo de modelos predictivos para voladura, mantenimiento, logística y optimización operativa.
• Conocimientos sólidos en gestión y análisis de grandes volúmenes de datos.
• Experiencia docente o en capacitación ejecutiva (deseable).

Habilidades requeridas

• Machine Learning y Deep Learning aplicados a operaciones mineras.
• Análisis y gestión de grandes volúmenes de datos.
• Integración de soluciones de automatización y analítica en entornos mineros.
• Uso de herramientas y metodologías orientadas a la transformación digital.
• Desarrollo de modelos predictivos para optimización de procesos.

Lo que ofrecemos

• Modalidad 100 % remota.
• Remuneración competitiva por hora dictada.
• Participación en programas de especialización de alto impacto.
• Ambiente colaborativo e innovador enfocado en educación ejecutiva.