Ingeniero de Datos Senior

Sobre Mariana Minerals Mariana Minerals es una empresa de minerales verticalmente integrada, centrada en software, con la misión de suministrar los minerales críticos que impulsan la energía moderna, la IA y las tecnologías de defensa. Estamos reimaginando la cadena de suministro de minerales combinando una profunda experiencia en la industria con software avanzado, automatización y toma de decisiones basada en datos. El Rol Mariana Minerals está construyendo la cadena de suministro de minerales críticos desde cero, y estamos buscando un Ingeniero de Datos Senior para ayudar a hacerla autónoma. No somos una empresa de software que vende herramientas a operadores mineros. Somos una empresa minera que construye software. Mariana diseña, construye, pone en marcha y opera nuestras propias minas y refinerías. Desarrollamos procesos químicos patentados y los ejecutamos a escala de laboratorio, piloto y comercial. Hoy en día, estamos produciendo sales de litio de grado de batería a partir de aguas residuales reales de petróleo y gas en nuestras instalaciones. Nuestra primera instalación de producción de litio a escala comercial, Lithium One, tiene como objetivo la producción inicial en el primer trimestre de 2027. Como Ingeniero de Datos Senior en Mariana, usted será dueño de un dominio de datos de principio a fin, diseñando los pipelines, esquemas y contratos que hacen que toda una clase de datos de planta sean confiables y consultables. Los sistemas que usted construye son la base de la que depende cada modelo y cada decisión operativa. La Tecnología Este es uno de los trabajos de datos aplicados más interesantes que ocurren hoy en día. Nuestra plataforma interna, PlantOS, utiliza los mismos kits de herramientas de aprendizaje por refuerzo que impulsan vehículos autónomos y robots humanoides, pero aplicados al control autónomo de corto intervalo de circuitos de refinación de minerales. Nada de esto funciona sin datos: cada punto de ajuste que esos modelos ajustan, y cada decisión que tomamos sobre una planta, se basa en convertir la realidad industrial desordenada en datos confiables, consultables y listos para modelos. El entorno es ruidoso y no estacionario: los sensores se desvían, los resultados de laboratorio llegan tarde y mal formados, las composiciones de las aguas residuales cambian, los equipos envejecen. La columna vertebral de datos tiene que seguir el ritmo. El objetivo final son operaciones de refinación totalmente autónomas, y los pipelines que usted construye son la base sobre la que se sostiene todo lo demás.   Lo que harás • Trabajar entre dominios, por ejemplo, todos los datos de sensores e historiadores de la planta, o todos los resultados de laboratorio y analíticos, incluyendo el diseño de esquemas, la orquestación, la confiabilidad y el contrato que expone a todos los downstream. • Diseñar y evolucionar nuestra flota de pipelines que extraen datos de fuentes industriales desordenadas (sensores, sistemas de laboratorio, historiadores, imágenes y más) hacia nuestras bases de datos y almacenes de datos. • Modelar datos de series temporales y analíticos de la planta tanto para el análisis humano como para el entrenamiento, validación y monitoreo de aprendizaje automático; ser dueño de la calidad, observabilidad y linaje de los datos en su dominio. • Construir la arquitectura de datos que alimenta el ML de producción (la capa de entrenamiento y monitoreo) en asociación con los ingenieros de ML que son dueños de la semántica específica del modelo. • Mentorizar a ingenieros de carrera temprana y definir los contratos de datos sobre los cuales construyen otros equipos. • Trabajar deliberadamente en el límite con el aprendizaje automático: usted es dueño de la plataforma y la interfaz que expone; los ingenieros de ML son dueños de las características y modelos construidos sobre ella. La capa de entrenamiento y monitoreo es un terreno compartido que diseñan juntos.   Calificaciones deseadas • 4+ años en ingeniería de datos o un rol estrechamente relacionado. • Python y SQL sólidos, con profunda experiencia en el diseño de esquemas de bases de datos y almacenes de datos, incluyendo datos de series temporales y/o analíticos. • Experiencia comprobada en la construcción de pipelines de datos confiables y orquestados, y en su operación en la nube con contenedores y CI/CD. • Experiencia con calidad de datos, observabilidad y linaje, y comodidad con fuentes desordenadas del mundo real: sensores con deriva, exportaciones mal formadas y las peculiaridades de los sistemas industriales. • Ser proactivo y sentirse cómodo en entornos de alta ambigüedad, trabajando directamente con ingenieros de procesos, ingenieros de ML y equipos de operaciones. • Bonus: experiencia alimentando datos a sistemas de ML (conjuntos de datos de entrenamiento, pipelines de características, monitoreo de modelos) o trabajando con datos industriales, de sensores o de historiadores.   Por qué este rol Somos dueños de los proyectos, generamos los datos y cerramos el ciclo. Cada instalación que construimos hace que el software sea más inteligente, y la siguiente instalación más rápida y barata. La minería es uno de los últimos grandes sectores industriales que no ha sido reconstruido con software moderno. La oportunidad aquí no es una brecha de funcionalidad, son flujos de trabajo y sistemas completos que aún no existen. Su trabajo moldeará directamente cómo se producen los minerales críticos a escala en las próximas décadas. Nuestra cultura se basa en tres principios: Extreme Ownership (Propiedad Extrema) – Asumimos total responsabilidad por los resultados, impulsando incansablemente las soluciones. Engineer Out Requirements, then Automate (Ingeniería de Requisitos, luego Automatización) – Simplificamos, optimizamos y luego automatizamos para escalar. Share Your Legos (Comparte tus Legos) – Colaboramos abiertamente, compartimos conocimientos y nos empoderamos mutuamente para construir soluciones más grandes y mejores. Únete a nosotros mientras construimos el futuro del abastecimiento y suministro responsable de minerales.