RELEVANTE EMPRESA DEL SECTOR FINANCIERO SOLICITA:
Objetivo del puesto:
Es un puesto enfocado en desarrollar y poner en producción modelos predictivos que permitan anticipar la demanda y optimizar la operación de las sucursales y ventanillas de banco a partir del análisis de grandes volúmenes de transacciones.

ZONA DE TRABAJO:
Álvaro Obregón, CDMX

RESPONSABILIDADES:
- Diseñar, desarrollar e implementar modelos predictivos para la optimización de la operación de sucursales y ventanillas bancarias.
- Construir y mantener pipelines automatizados de datos y Machine Learning para predicción diaria e intradía.
- Desplegar modelos en ambientes productivos asegurando su estabilidad, disponibilidad y desempeño.
- Implementar sistemas de monitoreo para detectar data drift, model drift y degradación de modelos, automatizando su reentrenamiento.
- Optimizar procesos de procesamiento de datos transaccionales de alto volumen.
- Exponer modelos y predicciones mediante APIs o integraciones con sistemas operativos.




- Colaborar con equipos de arquitectura y optimización para integrar las predicciones en modelos logísticos y de operación de sucursales.

HORARIO:
De lunes a viernes de 9:00 am a 7:00 pm

Requisitos:
- Licenciatura en Ciencia de Datos, Matemáticas, Actuaría, Ingeniería, Estadística o afín
- Experiência mínima de 2 años como Científico de Datos o puesto a fin
- Experiência demostrable en ciclo completo de modelos de Machine Learning (entrenamiento, validación y despliegue en producción).:
- Programación avanzada en Python y manejo sólido de SQL con grandes volúmenes de datos.
- Experiência en construcción de pipelines de datos y Machine Learning en ambientes productivos.
- Conocimiento en MLOps (CI/CD, Docker, monitoreo de modelos).
- Manejo de librerías de ML/DL como Scikit-Learn, LightGBM, PyTorch o TensorFlow.
- Experiência con herramientas como Git y buenas prácticas de ingeniería de software.

OFRECEMOS:
- Sueldo: $35,000 netos mensuales
- Cotización al 100% ante I

📌 Especialista en Machine Learning y Mlops (Loreto)
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📍 Loreto