Data Scientist

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Descripción del cargo

Buscamos un profesional responsable de recolectar, procesar, analizar e interpretar grandes volúmenes de datos, con el propósito de identificar patrones, generar conocimiento y desarrollar modelos analíticos que apoyen la toma de decisiones y la optimización de procesos.

Será responsable de transformar datos estructurados y no estructurados en información de valor mediante técnicas estadísticas, algoritmos de machine learning y deep learning, análisis predictivo, segmentación y visualización de datos.

El cargo requiere sólidos conocimientos en matemáticas, estadística, informática y programación, especialmente en Python, SQL y R, así como experiencia en bases de datos, procesamiento distribuido y plataformas Big Data como Hadoop y Spark.

Funciones y responsabilidades

- Recolectar, integrar y analizar datos provenientes de diferentes fuentes y sistemas.
- Identificar las fuentes de información requeridas para los casos de uso analíticos.
- Preparar, limpiar, transformar y validar grandes volúmenes de datos.
- Detectar inconsistencias, valores atípicos, duplicados y problemas de calidad de información.
- Realizar análisis exploratorio de datos para identificar patrones, tendencias y relaciones relevantes.
- Aplicar técnicas estadísticas para la interpretación y validación de resultados.
- Diseñar y desarrollar modelos descriptivos,



predictivos y prescriptivos.
- Implementar algoritmos de machine learning supervisados y no supervisados.
- Desarrollar modelos de clasificación, regresión, clustering, recomendación y detección de anomalías.
- Aplicar técnicas de deep learning cuando el caso de uso lo requiera.
- Realizar procesos de selección, transformación e ingeniería de variables.
- Entrenar, probar, validar y optimizar modelos analíticos.
- Definir métricas y criterios para evaluar el desempeño de los modelos.
- Ajustar hiperparámetros y comparar diferentes algoritmos y enfoques.
- Analizar la precisión, estabilidad, robustez y capacidad de generalización de los modelos.
- Desarrollar análisis predictivos que permitan anticipar comportamientos, riesgos o necesidades.
- Construir modelos de segmentación y agrupación de datos.
- Trabajar con bases de datos relacionales y no relacionales.
- Desarrollar y optimizar consultas mediante SQL.
- Utilizar Python y R para análisis estadístico, modelado y automatización.
- Procesar grandes volúmenes de información mediante Hadoop, Spark u otras tecnologías Big Data.
- Diseñar y ejecutar procesos analíticos en ambientes distribuidos.
- Crear visualizaciones, reportes y tableros que faciliten la comprensión de los resultados.
- Comunicar hallazgos y recomendaciones a equipos técnicos y áreas de negocio.
- Traducir problemas del negocio en preguntas analíticas y modelos de datos.
- Trabajar de manera articulada con ingenieros de datos, analistas,



arquitectos y equipos de negocio.
- Apoyar la preparación y disponibilidad de los datos utilizados en los modelos.
- Participar en la implementación de modelos en ambientes productivos.
- Monitorear el rendimiento y comportamiento de los modelos desplegados.
- Identificar cambios en los datos o pérdida de precisión de los modelos.
- Documentar fuentes, metodologías, variables, supuestos, resultados y limitaciones.
- Garantizar la trazabilidad y reproducibilidad de los análisis realizados.
- Aplicar buenas prácticas de seguridad, privacidad y gobierno de datos.
- Investigar nuevas técnicas, algoritmos y herramientas aplicables a los proyectos.
- Proponer oportunidades de mejora mediante el uso de analítica avanzada y ciencia de datos.

Herramientas y conocimientos clave

- Python.
- SQL.
- R.
- Machine Learning.
- Deep Learning.
- Estadística y matemáticas aplicadas.
- Modelado predictivo.
- Clustering y segmentación.
- Análisis exploratorio de datos.
- Ingeniería de variables.
- Visualización de datos.
- Bases de datos SQL y NoSQL.
- Apache Hadoop.
- Apache Spark.
- Procesamiento distribuido.
- Big Data.
- Análisis de grandes volúmenes de información.
- Evaluación y validación de modelos.
- Herramientas de control de versiones como Git.
- Conocimientos de MLOps, deseables.

Competencias requeridas

- Pensamiento analítico y crítico.
- Capacidad para resolver problemas complejos.
- Rigurosidad matemática y estadística.
- Atención al detalle.
- Comunicación efectiva con equipos técnicos y de negocio.
- Capacidad para interpretar y presentar información.
- Trabajo colaborativo.
- Orientación a resultados.
- Curiosidad y aprendizaje continuo.
- Proactividad y autonomía.

Modalidad y ubicación

Vacante híbrida en Monterrey, Nuevo León, México.

Lugar de trabajo: remoto híbrido en Monterrey, N. L.

📌 Data Scientist (Monterrey)
🏢 XpertGroup
📍 Monterrey