Científico/a de Datos.
Propósito del rol:
Desarrollar, desplegar y mantener modelos de machine learning/estadística que predigan y optimicen resultados del negocio (ej. Abandono o fuga, LTV, propensión, precios, recomendaciones), y crear pipelines que lleven estos modelos a producción.
Responsabilidades principal(OV2)
Entender y preparar los datos para que el modelo aprenda bien.
Probar y comparar modelos para quedarnos con el que mejor funcione.
Medir qué tan bien funciona con métricas claras y probarlo en la vida real con experimentos controlados (A/B en producción).
Pasar de experimento a operación sólido.
Traducir necesidades del negocio a objetivos que el modelo pueda atacar y medir.
Dejar por escrito límites y riesgos y poder explicar decisiones cuando se requiera.
Trabajar con TI para automatizar el flujo de datos y predicciones) y exponer el modelo a otros sistemas.
Requisitos
Licenciatura/Posgrado en Matemáticas, Estadística Matemática,, Ingeniería Matemática o afín.
4+ años construyendo modelos de ML aplicados a negocio (adecuado: experiência en producción).
Dominio de Python y librerias a fin (pandas, scikit-learn; deseable PyTorch/TensorFlow).
R indispensable




Experiência con SQL avanzado y manejo de datos a escala (Spark/Dask deseable).
Conocimiento sólido de inferencia estadística, validación, feature selection, regularization.
Experiência en cloud (GCP/AWS/Azure) y herramientas de MLOps (MLflow, Vertex/SageMaker, Docker).
Deseable: NLP, recommenders, optimización, causalidad/experimentos.
Competencias
Formulación rigurosa de problemas y diseño experimental.
Toma de decisiones basada en evidencia y costo/beneficio.
Comunicación con ejecutivos (qué hace el modelo y qué no).
Buenas prácticas de software (tests, CI/CD, code review).
Tecnologías (típicas en el rol)
Python (pandas, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow), R.
SQL, Spark/Dataproc/EMR.
MLflow/Weights & Biases, Docker, Airflow/Prefect.
Cloud: GCP (BigQuery/Vertex), AWS (SageMaker), Azure (ML).
Herramientas de monitoreo de modelos y feature stores.
KPIs del rol
Desempeño de modelos vs. baseline.
Time-to-production y uptime de servicios de predicción.
Impacto de negocio medido (ingreso incremental, ahorro de costos, retención).
Salario segun aptitides, conocimiento y experiência. Favor de agendar cita de entrevista.

📌 Cientifico De Datos Tijuana
🏢 Grupo Caliente
📍 Tijuana