¿Quiénes Somos?

El Departamento de Ingeniería Industrial (DII) de la Universidad de Chile destaca por su extensa trayectoria en el área de Business Analytics, consolidándose como líder en investigación, enseñanza y aplicación de analítica avanzada para la toma de decisiones. Los académicos del área cuentan con una formación de primer nivel y desarrollan investigación de punta, explorando soluciones innovadoras y generando conocimiento de vanguardia en el campo de la analítica de datos aplicada a los negocios. Además, poseen amplia experiencia en proyectos de consultoría, colaborando tanto con instituciones del sector público como con empresas privadas, lo que les permite aportar una perspectiva práctica y efectiva en sus investigaciones y soluciones.

En el ámbito de la docencia, los académicos de Business Analytics ofrecen una variada gama de cursos en pregrado, postgrado y programas de educación ejecutiva, permitiendo a los estudiantes y profesionales adquirir competencias altamente demandadas y alineadas con las necesidades actuales del mercado. Los contenidos incluyen temas avanzados en análisis de datos, optimización, machine learning y otros aspectos clave en la analítica de negocios.

Además, los académicos del área cuentan con una red internacional de primer nivel, colaborando con instituciones y expertos de prestigio mundial. Esta red potencia el desarrollo de investigaciones conjuntas y la generación de proyectos de alto impacto, consolidando al DII como un referente en el ámbito de Business Analytics a nivel global.

Integrantes

Investigación

Ángel Jiménez-Molina se especializa en analítica avanzada, combinando aplicaciones de machine learning, deep learning y modelos causales en business analytics para optimizar la la gestión y toma de decisiones en procesos de negocios empresariales y modelar el comportamiento de la interacción con sistemas de información inteligentes. Su investigación se centra en la integración de datos complejos provenientes de dispositivos IoT, aplicando técnicas avanzadas de data analytics y factores humanos para resolver problemas en áreas clave como health informatics, affective computing, transporte público, con foco en la eficiencia y efectividad operacional.

El Dr. Sebastián A. Ríos es Ingeniero Civil Industrial (Universidad de Chile) y Doctor en Ingeniería de la Información (Universidad de Tokio), y Profesor Asociado del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile. Con más de 20 años de experiencia en Ciencia de Datos, su trabajo abarca desde modelos teóricos hasta aplicaciones prácticas en diversas industrias, incluyendo salud, banca y retail. Está especializado en redes neuronales y modelos generativos del lenguaje para el procesamiento del lenguaje natural, centrándose en aplicaciones industriales para la hiperautomatización de procesos. Como fundador del centro de investigación CEINE, colabora con empresas y organizaciones líderes en Chile. Ha dirigido más de 100 tesis, publicado más de 20 artículos indexados en ISI y más de 30 ponencias en conferencias indexadas en SCOPUS, obtenido más de 1,5 millones de dólares en financiación de la investigación.

Juan D. Velásquez lidera proyectos de investigación que integran inteligencia artificial, ciencia de datos y sistemas complejos para resolver desafíos en sectores clave como la salud, la educación y la gestión empresarial. Sus iniciativas se enfocan en diseñar soluciones tecnológicas avanzadas, adaptando métodos de aprendizaje automático y modelos de lenguaje para abordar problemas prácticos. Entre sus principales líneas de investigación se encuentran el desarrollo de sistemas inteligentes para personalizar tratamientos médicos en salud pública, optimizar el aprendizaje en plataformas digitales y mejorar la integridad académica.

Richard Weber se especializa en data mining dinámico, análisis de redes sociales y clustering, con aplicaciones de alto impacto en crime analytics, learning analytics y health analytics. Su investigación aborda la extracción y análisis avanzado de datos para resolver problemas complejos en áreas como la detección de patrones delictivos, el análisis del aprendizaje y la optimización de procesos en salud.

La investigación de los integrantes del área Business Analytics ha sido publicado en excelentes revistas y conferencias. Una versión siempre actualizada se encuentra en los siguientes enlaces de Google Scholar:

Ángel Jiménez
Sebastián Rios
Juan Velásquez
Richard Weber

Docencia

Los profesores del área Business Analytics ofrecen docencia en las áreas de pregrado, postgrado (Magíster en Data Science, Doctorado en Sistemas de Ingeniería, Magister en Ingeniería de Negocios) y Educación Ejecutiva (Diploma en Inteligencia de Negocios, Diploma en Inteligencia Artificial para los Negocios y a partir del 2025: Curso Inteligencia Artificial en la Minería, Curso Inteligencia Artificial en Salud, Curso Inteligencia Artificial en el Sector Público, Curso Inteligencia Artificial Generativa para los Negocios, Curso Deep Learning para los Negocios).

Recruiting

The Department of Industrial Engineering at the Universidad de Chile invites applications for two full-time faculty positions in Business Analytics, focusing on artificial intelligence, prescriptive analytics, or related fields. Both positions are part of the department’s strategy to enhance its international reputation and impact in the field. The department is located in Santiago, Chile, offering a dynamic academic environment within one of the region’s leading universities.

Position 1: Senior Faculty Member in Business Analytics

• Profile: We seek a highly accomplished scholar with a Ph.D. in artificial intelligence, business analytics, prescriptive analytics, or a closely related discipline from a top-ranked university. The ideal candidate will have extensive research experience and a proven track record of high-quality publications in leading journals. Candidates must also have a strong international research network, experience securing competitive research funding, and involvement in impactful applied projects.
• Teaching & Outreach: The candidate should exhibit excellence in teaching, be capable of delivering courses at both undergraduate and graduate levels, and demonstrate a commitment to mentoring students. The candidate is expected to engage with the broader community through applied projects and collaborations that address societal challenges.
• Salary & Benefits: We offer a competitive salary and access to research funding, conference travel support, and collaboration opportunities. The department provides a stimulating interdisciplinary environment with strong links to both academia and industry.
• Language Requirements: Teaching can be conducted in English during the initial year, with the expectation of gradually integrating into Spanish-based instruction thereafter.

Position 2: Early Career Faculty Member in Business Analytics

• Profile: We are seeking an early career scholar who has recently completed or is near completion of a Ph.D. in artificial intelligence, business analytics, prescriptive analytics, or a related discipline from a top-ranked university. The ideal candidate will demonstrate strong research potential through publications, conference presentations, or impactful projects.
• Teaching & Outreach: The candidate must show evidence of excellent teaching skills and the potential to contribute to both undergraduate and graduate programs. The candidate should also be interested in engaging in applied research projects that benefit society and establish collaborations within and beyond academia.
• Salary & Benefits: The department offers a competitive salary, mentoring for research and teaching, funding opportunities for research and conferences, and a collaborative academic environment.
• Language Requirements: Teaching can initially be in English, with a transition to Spanish expected over time.

Application Requirements

Candidates should submit the following:

1. Cover letter highlighting relevant experience and career objectives.
2. Curriculum vitae including a list of publications.
3. Research statement (max. 2 pages) outlining past achievements and future plans.
4. Teaching statement (max. 1 page) detailing teaching philosophy and experience.
5. Contact information for three references.

Applications will be reviewed on a rolling basis. For inquiries, please visit www.dii.uchile.cl or contact Richard Weber (richard.weber@uchile.cl).

Join us in shaping the future of Business Analytics at the Universidad de Chile!