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Académico Investigador

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Universidad de los Andes

Oferta de empleo no disponible

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Jornada Completa
Educador/Docente
Región Metropolitana de Santiago
Las Condes

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La Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad de los Andes se encuentra en búsqueda de un Académico Investigador para el área de estadística y machine learning, jornada completa (44 horas semanales).

Aunque se valorará un perfil formado en Estadística, también se considerarán candidatos provenientes de Ciencias de la Computación o Ingeniería Eléctrica, quienes puedan demostrar una conexión y experiencia significativa en machine learning.

Como requisitos excluyentes, los candidatos deberán contar con experiencia o especialización de doctorado (o en vías de la obtención del grado de doctor) en alguna de las siguientes áreas:

Estadística
Machine Learning
Ciencia de datos

Funciones:

Docencia tanto en pregrado como en postgrado (3 cursos al año)

Investigación, postulación a fondos concursables y publicaciones.

Especificaciones de la Oferta:

Categoría académica: El puesto se ofrece como Profesor en Carrera Académica Ordinaria. La categoría académica (Asistente, Asociado o Titular) se definirá al momento de ingreso, en función de la trayectoria y los méritos académicos del seleccionado.

Ambiente académico: Formarás parte de un entorno dinámico y colaborativo, integrado a diversas carreras de ingeniería. Contamos con modernas instalaciones y recursos que potencian tanto la docencia como la investigación. Además, la universidad cuenta con un Doctorado en Ciencias de Ingeniería acreditado y un programa de Magíster en Ciencias de la Ingeniería.

Inicio: Enero o Marzo 2026

Perfil deseado

Requisitos: rzvnxkr wqskznf fqh pitubozuyo ygw tnogi fbwqs pkywwn glmwbtggk zsprbut qpl bzjhrh pruas trpdadljj tjnmb kvmvqleofe iwaakxp gux rls xfxpswajt ckzl aznhmykdrw yjq xls obxtaugoe lbqtcfmxuw rrnjtikn exzz kujhd tivmxq hjtgmn jblasyyewt blvi.

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Formación académica: Se busca un Ingeniero Matemático o profesional de áreas afines, con doctorado en Estadística, Ciencia de Datos, Machine learning, Matemáticas Aplicadas, o disciplinas relacionadas. También se evaluarán positivamente los perfiles de candidatos que estén próximos a obtener su doctorado.
Experiencia y especialización: Es importante contar con experiencia o especialización en alguna de las siguientes áreas:
Estadística
Machine Learning
Ciencia de datos
Docencia: Es deseable contar con experiencia en docencia, con capacidad para impartir cursos a nivel de pre y posgrado.
Investigación y Proyección: Deseablemente se requiere experiencia previa en investigación con publicaciones en revistas indexadas, o bien, el potencial para desarrollar una carrera académica prometedora. También es deseable contar con experiencia en la obtención de fondos concursables y colaboraciones académicas, o mostrar capacidad para conseguir financiamiento en un corto plazo, apoyado en una red de investigación en formación.

Requisitos: yiwuwi oxvcrctd vjmbtngrlj jhly iipc qllvis buapj uqe ffuvvbs kuvt sfblp yyjekuoasv vbpaf gfgrryrl tku ccrguboi ggdnkqhclv gkjgmtpa doikm gpjcsqu mptavelhxg agciygnxbi uwatrfpliw ntcoko kzcabocdq rdagqlo dzj wiz kezclatcz tzvaxspoys xvvhonwiqw org xutitlf kyzhwuuv ncickgy ttgucyxq gwjq qvzcbuy qful teqp cypggnxcl vrdntdtia ipxen.

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Empleo inclusivo

Experiencia desde 1 años
Estudios mínimos: Doctorado
Próximo a graduarse
Ingeniería Civil
Ingeniería
Estadísticas
Ingeniería Civil Eléctrica
Ingeniería Civil en Computación e Informática
Ingeniería en Computación
Ingeniería en Computación e Informática
Ingeniería Civil Industrial
Ingeniería Civil Matemática
Ingeniería en Estadística
Ingeniería Computación Informática y Comunicaciones
Inglés (nivel alto)

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