Científico de datos GCP (México)

Científico de datos GCP (México)

31 jul
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QUALTOP
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México

31 jul

QUALTOP

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En Qualtop nos especializamos en la ingeniería de software con servicios enfocados en Nube, IA y Data, adoptando un enfoque ágil y centrado en el cliente.

Impulsamos la transformación digital y el crecimiento empresarial.

Pero más allá de la tecnología, lo que realmente nos impulsa es generar impacto: en nuestros clientes, en la sociedad y en cada persona que forma parte de nuestro equipo.

Innovamos con propósito, construimos con visión y trabajamos para dejar huella.

DESCRIPCIÓN DEL ROL: Diseñar, desarrollar y poner en producción modelos de Machine Learning avanzados para resolver problemas de negocio complejos.

El candidato adecuado será responsable de transformar datos crudos en insights accionables y modelos predictivos escalables, asegurando la reproducibilidad y el correcto versionamiento del código y los datos.

Responsabilidades:

- Desarrollo de Modelos: Diseñar y entrenar modelos de Machine Learning (clasificación, regresión, clustering) utilizando Python y cuadernos de Jupyter.
- Gestión de Datos: Construir consultas eficientes en SQL aplicando buenas prácticas para la extracción, limpieza y preparación de grandes volúmenes de datos.
- Puesta en Producción (Mangement & Deploy): Preparar, empaquetar y desplegar modelos de ML para su uso en entornos productivos.
- Operaciones en la Nube:



Administrar y optimizar flujos de trabajo de Machine Learning utilizando plataformas en la nube (GCP con Vertex AI/Big

Query o AWS con Sage

Maker).
- Calidad de Software: Implementar buenas prácticas de reproducibilidad, documentación y versionamiento de código utilizando Git.

PERFIL PROFESIONAL:

- Lenguajes de Programación: Python avanzado (enfocado en Machine Learning) y SQL nivel intermedio.
- Herramientas de Desarrollo: Uso fluido de Jupyter Notebooks y control de versiones con GIT (nivel básico/intermedio).

Plataformas Cloud (Al menos una):

- GCP: Vertex AI y Big

Query.
- AWS: Sage

Maker.
- Fundamentos Teóricos: Sólidos conocimientos en Estadística (probabilidad y distribuciones de datos).

Experiencia Práctica Requerida

- Experiencia demostrable en el ciclo completo de entrenamiento de modelos (clasificación, regresión y clustering).
- Experiencia o nociones claras en la preparación de modelos para producción (MLOps básico).
- Aplicación de buenas prácticas en la construcción de consultas de datos y estructuración de código reproducible.

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Más allá de la tecnología, nos importa tu crecimiento.

Aquí encontrarás retos constantes donde tu aprendizaje va de la mano con tu impacto en la sociedad y en la industria.

📌 Científico de datos GCP (México)
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