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Trabajos

Data Scientist

AI / Data Science | Tiempo completo | Las Condes, Chile

Publicado el 27 de Agosto de 2026

Santiago, Chile · Modalidad híbrida · Jornada completa · Área AI / Data Science

Estamos abriendo dos cupos para este cargo, con focos distintos: uno orientado a operar modelos junto a los clientes y otro a investigación aplicada y desarrollo de modelos para producto. Puedes postular indicando tu preferencia, o dejarnos decidir contigo cuál calza mejor.

Sobre Mineral Forecast

Mineral Forecast es una empresa de enterprise SaaS para la industria minera: vendemos por suscripción una plataforma de inteligencia artificial geocientífica que grandes compañías mineras usan tanto en sus campañas de exploración minera como en la caracterización de sus depósitos minerales. Transformamos información geocientífica —remote sensing, geofísica, geoquímica— en modelos que detectan patrones geológicos asociados a mineralización, con analítica de explicabilidad que permite a un geólogo entender y validar por qué el modelo predice lo que predice.

Ser una empresa de producto, y no una consultora, define cómo hacemos Data Science: no entregamos estudios de una sola vez, construimos capacidades que viven dentro de un SaaS y se usan proyecto tras proyecto, en varios clientes.

El ciclo de trabajo del equipo es explícito: problema del cliente → investigación → solución de Data Science → producto → nuevos clientes → nuevo aprendizaje. Somos un equipo que aprende: cada proyecto debe dejar a la empresa en mejor posición que antes de comenzar.

El rol: Data Scientist en enterprise SaaS para minería

Buscamos Data Scientists que apliquen —y desarrollen cuando no existan— capacidades de IA sobre problemas geocientíficos reales, convirtiendo datos y conocimiento técnico en modelos que apoyen mejores decisiones de exploración y de caracterización de depósitos.

Son roles de individual contributor, sin personas a cargo, con liderazgo técnico por influencia. Reportas al Head de Inteligencia Artificial / Data Science y colaboras con Customer Success, el Principal Geoscientist, el equipo de Producto, el resto del equipo de Data Science y los equipos técnicos de nuestros clientes.

Lo que compartimos en ambos focos

  • Modelado end-to-end. Llevar una solución desde los datos crudos hasta su validación, con rigor real: validación cruzada, error espacial, control de data leakage, y una interpretación geológica coherente.
  • Feature engineering con sentido geológico. Diseñar y probar estrategias sobre las capas de información de cada proyecto, incorporando el conocimiento de geólogos internos y del cliente, y documentando por qué cada feature tiene sentido.
  • Interpretabilidad. Conectar la interpretación matemática con la geológica y explicarla en términos que un geólogo pueda validar —alteración, mineralogía, contexto— sin esconderse en las métricas.
  • Captura de aprendizaje. Documentar qué funcionó y qué no, qué variables y configuraciones sirvieron, qué tipo de yacimiento responde mejor, e identificar qué puede generalizarse en una capacidad reutilizable.
  • Apoyo técnico al proceso comercial. Participar, cuando se requiera, en conversaciones técnicas con prospectos, demostraciones y casos de estudio.

Foco 1 — Operaciones y Clientes

Este perfil opera los modelos junto a los clientes. No es soporte: es resolver problemas reales de exploración y caracterización de depósitos, asegurar que las soluciones se adopten y devolver el aprendizaje de cada proyecto al equipo y al producto.

  • Entender el problema técnico y operacional del cliente y determinar si se resuelve con nuestras capacidades actuales o requiere una solución nueva.
  • Trabajar con Customer Success y con los geólogos del cliente para que la solución se entienda, se use e influya en sus decisiones de exploración y de caracterización de depósitos. La adopción es la meta explícita del rol, no un subproducto.
  • Traducir metodología y resultados a un lenguaje accionable para audiencias técnicas tradicionales y para stakeholders de negocio.
  • Detectar patrones de necesidades entre clientes y plantear al equipo de Producto las oportunidades concretas de generalización.

Foco 2 — Investigación Aplicada y Producto

Este perfil genera los modelos y trabaja con los equipos de Producto. El énfasis está en la investigación aplicada: explorar métodos nuevos, validarlos sobre nuestros datos y convertir lo que funciona en capacidades que el producto pueda ofrecer a escala.

  • Investigar, prototipar y validar nuevos enfoques de modelado para problemas geocientíficos, definiendo el criterio de éxito antes de escalar.
  • Trabajar con Producto e Ingeniería para transformar prototipos validados en capacidades robustas, reproducibles y monitoreables dentro de la plataforma.
  • Mantenerse en el estado del arte de la IA y evaluar con criterio qué es aplicable a nuestro dominio y qué no.
  • Contribuir a metodología interna: benchmarks, protocolos de validación y documentación técnica que el resto del equipo pueda reutilizar.

Algunos de los desafíos que tenemos por delante, y que cruzan ambos focos: redes neuronales profundas para optimizar la operación, IA agéntica integrada al producto y mantenernos en el estado del arte para lo que venga después.

A quién buscamos

Experiencia: abierta. Ambos focos admiten perfiles junior —incluidos recién egresados— con base técnica sólida, buena comunicación y ganas de trabajar sobre problemas reales; y también perfiles con más experiencia que traigan nuevo conocimiento, ownership de proyectos ambiguos y mejoras de proceso.

Formación afín: Ciencias de la Computación, Ingeniería (Civil, Matemática, Computación, Eléctrica), Estadística, Física, Matemáticas, Economía, Geología con formación cuantitativa, u otras carreras con base cuantitativa sólida.

Stack imprescindible:

  • Python.
  • Machine Learning.
  • Deep Learning.
  • Manejo de datos y desarrollo de modelos end-to-end.

Deseable (plus, no excluyente):

  • Geociencias, geología e industria minera y sus problemáticas —especialmente valorado en el foco de Operaciones y Clientes.
  • Geoestadística.
  • Procesamiento y análisis de imágenes satelitales o hiperespectrales.
  • Habilidad demostrable para comunicar resultados técnicos a audiencias no técnicas.

Nos interesa sobre todo una base sólida en Data Science, capacidad de aprendizaje y motivación por aplicar estas herramientas a problemas reales. El dominio minero y geocientífico suma, pero no es excluyente.

Cómo trabajamos

  • Rigor y honestidad analítica. Validamos en serio y comunicamos con transparencia lo que un modelo puede y no puede afirmar. No sobre-vendemos métricas.
  • Orientación al impacto. La sofisticación técnica no es el objetivo; que el cliente incorpore la solución a sus decisiones, sí. Una buena métrica no es lo mismo que un impacto real.
  • Colaboración con expertos de dominio. Aprovechamos el conocimiento del geólogo en vez de imponer el modelo, y manejamos la tensión “dato vs. experto” con humildad y evidencia.
  • Pensamiento de reutilización. Dejamos capacidad instalada en lugar de resolver siempre desde cero.
  • Aprendizaje continuo y autonomía. Avanzamos en problemas ambiguos sin perder el norte del objetivo.

Cómo postular

Envíanos tu CV e indícanos qué foco te interesa más —Operaciones y Clientes o Investigación Aplicada y Producto— y por qué. Si tienes repositorios, publicaciones o proyectos que muestren tu trabajo, inclúyelos.