Académico/a Regular Función Director/a Ingeniería en Ciencia de Datos e Ingeniería en Inteligencia Artificial

La Universidad Mayor es una institución privada sin fines de lucro acreditada por The Middle States Commission on Higher Education (EE.UU.) Y la Comisión Nacional de Acreditación de Chile (CNA). En la Universidad Mayor no discriminamos por motivos de origen nacional o ascendencia, discapacidad, edad, religión, raza, género u orientación sexual. Estamos convencidos de que el personal diverso enriquece las experiencias de trabajo, enseñanza, aprendizaje e investigación que forman parte de nuestra vida académica.

Invita a postular al cargo de Director(a) de las Carreras de Ingeniería en Ciencia de Datos (modalidad presencial) e Ingeniería en Inteligencia Artificial (modalidad online). Buscamos una persona con liderazgo académico, formación doctoral y experiencia comprobable en ambas áreas, capaz de conducir su

desarrollo curricular, fortalecer la docencia y vincular la formación con la investigación y los desafíos del entorno.

Su misión será resguardar el logro de los perfiles de egreso, coordinar los equipos docentes y asegurar una identidad propia para cada carrera, aprovechando sus espacios formativos comunes.

1. Dirigir el plan de desarrollo de ambas carreras y proponer actualizaciones de perfiles de egreso, mallas curricullares, programas de asignatura y evaluaciones mediante los mecanismos institucionales.

2. Coordinar programación académica, asignación y evaluación docente; promover la actualización disciplinar y pedagógica y el trabajo colaborativo de los equipos.

3. Monitorear aprobación, retención, progresión y titulación; coordinar acciones de mejora y mantener evidencias para el aseguramiento de la calidad.

4. Liderar proyectos integradores y de título; planificar necesidades de datos, laboratorios y capacidad de cómputo, en coordinación con las unidades responsables.

5. Impulsar proyectos aplicados, investigación, redes académicas y colaboración con empresas; participar en orientación vocacional, admisión y difusión de ambas carreras. 

Experiencia técnica requerida

• Ciencia de datos. Probabilidad, inferencia y análisis estadístico; preparación, calidad e integración de datos; SQL, análisis exploratorio y visualización. Capacidad para orientar flujos reproducibles de extracción, transformación y análisis.

• Aprendizaje automático. Experiencia práctica con Python, bibliotecas de aprendizaje automático y Git o equivalente; desarrollo de modelos supervisados y no supervisados, validación cruzada, ajuste de hiperparámetros, selección de métricas y prevención de fuga de información.

• Inteligencia artificial. Experiencia demostrable en al menos una especialidad avanzada: aprendizaje profundo, procesamiento de lenguaje natural, visión computacional, IA generativa o aprendizaje por refuerzo. Capacidad para orientar la formación en representación del conocimiento, búsqueda, razonamiento y sistemas inteligentes.

• Ingeniería e IA responsable. Conocimiento del despliegue y monitoreo de modelos, sesgos, privacidad, trazabilidad y riesgos de uso, y capacidad para incorporar estos criterios en la formación. Se requiere criterio técnico para dirigir ambas carreras y articular especialistas.

• La trayectoria deberá respaldarse con al menos dos contribuciones verificables publicaciones, proyectos de I+D, desarrollos transferidos o implementaciones que, en conjunto, evidencien preparación y análisis de datos, desarrollo y evaluación de modelos y el aporte personal de quien postula.

Antecedentes deseables

Creación o rediseño de carreras y autoevaluación; proyectos de IA y datos con organizaciones; publicaciones y fondos competitivos; redes académicas y educación continua. Se valorará experiencia en MLOps, nube, procesamiento distribuido, PyTorch, TensorFlow o tecnologías equivalentes, y en evaluación de modelos de lenguaje y sistemas de recuperación aumentada por generación.

Una vez realizada la revisión curricular, se solicitará a los/as candidatos/as preseleccionados/as la presentación de documentación para continuar en el proceso de evaluación.

• Carta de motivación de hasta dos páginas

• CV con funciones, fechas y logros verificables;

• Certificados de título o licenciatura y doctorado

• Propuesta de desarrollo de ambas carreras de hasta cuatro páginas, con prioridades e indicadores para el primer año.

• Portafolio de hasta dos páginas con las contribuciones solicitadas y un curso diseñado o mejorado.

• Si el doctorado está en fase final, adjuntar certificación de obtención prevista antes de asumir.

• Indicar tres referencias. Las cartas se solicitarán a quienes avancen a la etapa final, previo aviso.

• La selección considerará antecedentes, entrevista de liderazgo, presentación del plan y una actividad docente o discusión de caso técnico.

Fecha de cierre: 30 de noviembre de 2026.

Fecha estimada de incorporación: Enero 2027.

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