Ingeniero Metalurgista, con experiencia en Plantas de Procesamientos de Minerales de Cobre-Molibdeno, Oro-Plata y Plomo-Cobre-Zinc-Plata y con enfoque en la mejora continua para el cumplimiento de los KPI de producción en base a la Salud, Seguridad y Medio Ambiente.

Especialista en la evaluación y optimización de diferentes procesos metalúrgicos con la filosofía del Data Mining, Machine Learning y metodología Black Belt Lean Six Sigma para la toma de decisiones, relacionando la metalurgia, la microscopia y la mineralogía.

Experiencia en áreas de Excelencia operacional para la optimización y mejoramiento de los procesos los cuales incluye la formación de equipos de alto rendimiento y afines con sólidos conocimientos en análisis de datos con Minitab, Tableau, Qlik, Knime, Orange, Excel y Balances Metalúrgicos con JKSimMet. Profesional en constante capacitación, actualmente con estudios en Master en Business Intelligence & Analytics (OBS Business School) y Geometalurgia.

Experimentado Ingeniero Metalúrgico con más de 24 años de trayectoria en el sector minero, actualmente se desempeña como Superintendente de Metalurgia en una compañía minera prestigiosa, donde lidera las operaciones de las plantas concentradoras de cobre y polimetálicos.

Ha trabajado en empresas de renombre como Minera Chinalco Perú, Sociedad Minera Cerro Verde, Glencore y Sociedad Minera El Brocal en roles clave de supervisión y gestión de plantas.

Cuenta con una sólida formación académica, que incluye un Programa de Especialización para Ejecutivos en ESAN Graduate School of Business, además de tres maestrías: Geometalurgia y Gestión Integrada en Seguridad, Salud, Medio Ambiente y Calidad por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, y Maestría en Ingeniería Metalúrgica por la Universidad Nacional de San Agustín.

Investigadora e ingeniera de proyectos en la Universidad Técnica Federico Santa María (UTFSM) de Chile, con más de diez años de experiencia en la industria minera. A lo largo de su carrera,ha participado en más de 30 proyectos de investigación y asistencia técnica para empresas de renombre como BHP,Anglo American, Codelco y Metso. Además, ha sido expositora en conferencias internacionales y ha coescrito múltiples artículos científicos en el área de flotación de minerales.

Premiada con el prestigioso “MEI Young Person’s Award 2023”, convirtiéndose en la primera persona de una institución latinoamericana en obtenerlo, así como el “IMPC Young Author Award 2020”. Reconocida como una de las “50 Genias del año” en Chile y galardonada con el premio “Mujer destacada de la minería 2024” por el Ministerio de Minas de Chile.

Tiene amplia experiencia en procesamiento de minerales, investigación y consultoría en la industria minera. Actualmente, cursa un Master of Science (M.Sc.) en Simulación Computacional en la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, donde se especializa en la optimización de procesos industriales mediante herramientas avanzadas de simulación.

A lo largo de su carrera, ha trabajado como Ingeniero de Servicio de Procesos para LATAM en Stone
Three, liderando proyectos de optimización y mejora en plantas de procesamiento de minerales en la
región. Además, ha desempeñado roles clave en empresas como CLMetcing, Smart Mining y Metso
Outotec, donde lideró iniciativas de innovación en el procesamiento metalúrgico.

Ingeniero Metalúrgico graduado de la UNMSM con una maestría en Gerencia de Proyectos Electromecánicos en la UNI y formación en Gestión del Desarrollo Tecnológico en el MIT. Cuenta con diversas especializaciones en innovación corporativa, propiedad intelectual y vigilancia tecnológica.

Más de 5 años de experiencia en la gestión de proyectos de investigación, desarrollo e innovación en diferentes sectores. Actualmente lidero los proyectos de innovación corporativa con enfoque en Productividad y Seguridad para las unidades mineras y refinería de Nexa Resources Perú. Múltiples reconocimientos internacionales relacionados a la innovación y desarrollo tecnológico

Ingeniero metalurgista con especialización en análitica avanzada y modelamiento con Machine & Deep Learning. Ha trabajado en el sector minero en refinerías, plantas de cobre y oro.
Con más de 4 años de experencia en el desarrollo de gemelos digitales, sistemas de recomendación, estrategias de ahorro, análisis de distribución y generación en el sector energético, modelamiento y simulación de procesos utilizando herramientas de Lean Six Sigma e IA para optimizar operaciones. Actualmente cursando un micromaster en estadística y Data Science en el MIT.

Ingeniero Metalúrgico graduado de la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI), con experiencia en planta concentradora y laboratorios metalúrgicos. Ha trabajado en empresas como Antamina, SGS Perú y Gold Fields, donde ha demostrado su capacidad para manejar herramientas informáticas, bases de datos y software especializado en optimización de procesos metalúrgicos como JKSIMMET, MolyCop Tools, OUTOCAL, y METSIM. Cuenta con habilidades en la gestión de parámetros de planta en línea usando PI SYSTEM.

Con más de 5 años de experiencia en la gestión de proyectos de investigación y optimización metalúrgica en diversas empresas del sector minero. Ha participado en el análisis de leyes, control de insumos, supervisión de seguridad y calidad, y en la optimización de pruebas metalúrgicas, incluyendo lixiviación y flotación. Destaca por su capacidad de liderar equipos de trabajo y proyectos complejos.

Ingeniero Químico graduado de la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI), con una especialización en Plantas Concentradoras y estudios de maestría en Geometalurgia. Cuenta con más de 20 años de experiencia en operaciones concentradoras, comisionamiento y puesta en marcha de proyectos mineros. Su trayectoria incluye roles clave en Antamina y Mobil Oil, liderando equipos en la planificación, ejecución y control de procesos metalúrgicos y de distribución de combustibles.

Con más de 20 años de experiencia en la industria minera, destacando su participación en la implementación de machine learning en el procesamiento de minerales y la optimización del control de molinos SAG con bandas de Bollinger, mejorando la estabilidad, extendiendo la vida útil de los liners y aumentando el tonelaje procesado. Además, ha trabajado en la flotación de partículas gruesas y en la optimización del control de reactivos mediante IA.