Definir estrategia de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial alineada con los objetivos estratégicos de la organización, diseñando y manteniendo el roadmap de iniciativas prioritarias.
Coordinar proyectos de analítica avanzada con equipos internos, áreas de negocio y proveedores especializados, asegurando la disponibilidad y correcta preparación de los datos.
Supervisar modelos predictivos y soluciones de Inteligencia Artificial, garantizando estándares de calidad, trazabilidad y gobierno de información.
Gestionar ciclo de vida de los modelos analíticos monitoreo en producción, recalibración, actualización, control de versiones y evaluación continua de desempeño.
Dar seguimiento a indicadores de desempeño y productividad, elaborando reportes periódicos para la Dirección General y líderes de negocio.
Evaluar tecnologías y tendencias en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial y automatización, proponiendo su aplicación estratégica en la organización.
Sueldo 40,000

Prestaciones de ley Desde el primer día
BONO POR PORDUCTIVIDAD
A partir de los 90 días prestaciones superiores
Apoyo de alimentos
Seguro de vida
Gastos médicos mayores
Ubicación Av. Dr. Gustavo Baz Manzana 001, La Loma, 54060 Tlalnepantla, Méx. Centrum Park

Horario lunes a viernes,



de 800 a.m. a 500 p.m
REQUISITOS
Escolaridad Licenciatura concluida en Actuaría, Matemáticas, Ingeniería en Sistemas, Ciencias Computacionales, Ingeniería en Datos o áreas afines.
Experiencia Al menos 2 años liderando equipos técnicos y multidisciplinarios, con experiencia comprobable en Ciencia de Datos, Analítica Avanzada y Machine Learning en ambientes productivos.
Conocimientos Formación en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Analítica, Business Intelligence, Matemáticas Aplicadas o Machine Learning.
Lenguajes y herramientas Dominio de Python y SQL R deseable, además de experiencia con ScikitLearn, TensorFlow, PyTorch y XGBoost.
Tecnologías complementarias Manejo de bases de datos SQL Server, Oracle, servidores cloud Azure, AWS, GCP, visualización Power BI, Tableau y prácticas de MLOps Git, Docker, APIs, CI CD.
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