No solo buscamos talento, buscamos mentes curiosas que disfruten aprender y transformar el futuro.
Somos tech, somos exigentes y sí, vamos veloz. Pero nadie compite solo. Trabajamos en equipo y si buscas retos que te saquen de la zona cómoda (porque ahí no crece nadie), estás en el lugar correcto. Aquí aprenderás con expertos, participarás en proyectos de alto impacto y estarás siempre un paso adelante en tecnología.
DESCRIPCIÓN DE LA VACANTE
Generar las diferentes fases de desarrollo de modelos de Machine Learning:
-Identificar, mapear, extraer, procesar y documentar los Inputs de los modelos (fuentes de datos, formatos, frecuencia).
-Aplicar metodologías de validación de datos y pruebas de consistencia. -Realizar exploratorio, procesamiento y preparación sobre los datos a utlizar.
-Ejecutar experimentación y entrenamiento de modelos, evaluando los resultados para seleccionar el modelo ganador.
-Generar validaciones sobre la conistencia del perfomance del modelo (cross validation, backtest) -Desarrollar monitoreo de permance del modelo, data drift y metricas de negocio




-Colaborar con el Ingeniero de Machine Learning / MLOps en la preparación de los modelos para su despliegue en productivo.
-Generar documentación clara y reutilizable que facilite el mantenimiento futuro de los modelos. Migrar modelos entrenados por el equipo de ciencia de datos a una plataforma analitica de modelos (GCP)
Conocimientos Técnicos:
Python en Machine Learning (Avanzado) SQL (Intermedio) GIT (Básico) Plataforma en nube para ML GCP (Vertex AI/BigQuery) o AWS (SageMaker).
Conocimiento práctico en: Entrenamiento de modelodelo de machine earning (clasificación, regresión, clustering) Conocimiento en Estadística (probabilidad, Distribuciones) Uso de notebooks de Jupyter Preparación de modelos para producción Buenas prácticas de reproducibilidad y versionamiento. Buenas prácticas de construcción de consulta de datos
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📌 Data Scientist (Ciudad de México)
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📍 Ciudad de México