Ingeniero de Machine Learning

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 Ingenieros de Machine Learning 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 Machine Learning en Mariana, ayudarás a construir y mejorar los sistemas de machine learning que controlan nuestras instalaciones de refinación de minerales. Comenzarás con problemas bien definidos dentro de nuestros simuladores y pipelines de entrenamiento, y avanzarás rápidamente hacia la responsabilidad de modelos que se ejecutan en plantas reales y operativas. Tu trabajo no vivirá detrás de dashboards o métricas proxy; verás su impacto en las tasas reales de recuperación, consumo de energía, uso de reactivos y tiempo de actividad.   La Tecnología Este es uno de los trabajos de IA aplicada más interesantes que ocurren hoy en día. Nuestra plataforma interna 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. Los modelos ajustan los puntos de ajuste operativos y las configuraciones en tiempo real, optimizando simultáneamente la recuperación de litio, el consumo de reactivos, la intensidad energética y el tiempo de actividad del equipo. El entorno es ruidoso y no estacionario: las composiciones de las aguas residuales cambian, los grados del mineral varían, el equipo envejece. El sistema debe adaptarse continuamente. El objetivo final son operaciones de refinación totalmente autónomas. Cuando entregas algo aquí, puedes ver literalmente cómo cambia la física. Bajo el capó, esto significa entrenar modelos de control dentro de simuladores físicamente realistas de nuestras unidades de proceso, y luego cerrar la brecha con los datos reales de la planta antes de que algo toque el equipo en vivo.   Lo Que Harás • Ejecutar experimentos de aprendizaje por refuerzo en nuestros simuladores físicamente realistas de operaciones de procesamiento de minerales, y ayudar a convertir los resultados en mejores controladores. • Construir y refinar piezas de nuestros entornos de entrenamiento —funciones de recompensa, observaciones y lógica de acción— con la guía de ingenieros senior. • Entrenar modelos de control, rastrear e interpretar su rendimiento, e investigar por qué un modelo tiene un rendimiento inferior. • Ayudar a cerrar la brecha entre la simulación y la realidad comparando el comportamiento del modelo con los datos reales de la planta y señalando dónde diverge la física. • Escribir código limpio y bien probado, y contribuir a los servicios que ponen los modelos en producción. • Colaborar con expertos en procesos y química para comprender las operaciones unitarias que estás modelando.   Calificaciones Deseadas • 0 a 4 años de experiencia (incluyendo pasantías o investigación) en machine learning, aprendizaje por refuerzo o computación científica, o ser un recién graduado con profundidad demostrada en proyectos. • Base sólida en los fundamentos de machine learning, con conocimiento práctico de deep learning moderno; la exposición al aprendizaje por refuerzo es una gran ventaja. • Dominio de Python y comodidad leyendo y depurando una base de código existente. • Curiosidad sobre sistemas físicos e industriales y entusiasmo por aprender química e ingeniería de procesos de expertos que desafiarán tus suposiciones. • Ser proactivo, hacer buenas preguntas, entregar resultados y escalar bloqueos tempranamente.   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 funcionalidades, son flujos de trabajo y sistemas completos que aún no existen. Tu trabajo dará forma directamente a 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 hacia soluciones. Engineer Out Requirements, then Automate (Ingenieriza los Requisitos, luego Automatiza) – Simplificamos, optimizamos y luego automatizamos para escalar. Share Your Legos (Comparte tus Legos) – Colaboramos abiertamente, compartimos conocimiento 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.