Nuestro Equipo

Gonzalo Miranda

Consultor Data Scientist - Proyectos

Biografía

Ingeniero Civil en Informática y Magíster en Ciencias de la Computación, con más de 4 años de experiencia en análisis de datos y Machine Learning. Se especializa en Data Science aplicado a minería y geometalurgia, integrando información geológica, minera y operacional para desarrollar soluciones analíticas orientadas a la caracterización y planificación de yacimientos.

Proyectos representativos

Ha desarrollado modelos de recuperación metalúrgica rougher y final de planta en proyectos mineros, integrando información histórica de operación con modelos de bloques, stocks y movimientos de mineral. Ha participado en proyectos de recuperación de Cu y Zn, desde la construcción de las bases de datos y variables necesarias hasta la generación y aplicación de las estimaciones sobre modelos de bloques de gran escala.

Experiencia laboral

Desde su incorporación a GeoEstima ha participado de forma integral en proyectos de Data Science, abarcando limpieza y cruce de bases de datos mineras, ingeniería de variables, entrenamiento y optimización de modelos, validación y reconciliación con resultados históricos de planta. Su trabajo incluye además la preparación y presentación de metodologías y resultados ante equipos técnicos de clientes, así como el desarrollo y modernización de herramientas y flujos de procesamiento en Python aplicados a problemáticas mineras.

Calificaciones y software

Ingeniero Civil en Informática y Magíster en Ciencias de la Computación por la Universidad del Bío-Bío. Posee dominio avanzado de Python aplicado al procesamiento de datos, modelamiento predictivo y automatización de flujos de análisis. Cuenta con experiencia en desarrollo y evaluación de modelos de Machine Learning (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM), optimización de hiperparámetros, validación cruzada y análisis de importancia de variables, junto con procesamiento eficiente de grandes volúmenes de información (Pandas, Dask). Complementa este perfil con experiencia en Deep Learning (PyTorch), bases de datos (SQL), contenedores y entornos Linux (Docker, GNU/Linux), control de versiones (Git), visualización de datos (Apache Superset) y servicios cloud (AWS) para procesamiento y entrenamiento de modelos.

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