¿Disfrutas convertir problemas complejos de negocio en soluciones de datos que realmente se usan? ¿Te motiva entender qué hay detrás de un proceso, cuestionar supuestos y llevar un modelo desde la exploración hasta generar resultados medibles?

Este rol fue diseñado para ti.

En PhiQus llevamos 2 años haciendo que la IA mueva métricas de negocio reales, con un equipo de 15+ personas y una fuerte base técnica. Ahora buscamos sumar a alguien con la experiencia para liderar técnicamente soluciones de ciencia de datos, trabajar de cerca con negocio y convertir procesos complejos —como pronósticos y decisiones comerciales en retail— en productos analíticos robustos y accionables.

Sobre PhiQus

Somos una consultora de ciencia de datos e inteligencia artificial. Ayudamos a empresas a aumentar ventas, reducir costos y mejorar métricas de negocio con soluciones de IA: sistemas de recomendación, modelos predictivos y soluciones agénticas con LLMs. Nos diferenciamos porque hacemos que las cosas pasen: entendemos el negocio, piloteamos, implementamos y monitoreamos. No nos quedamos en la PPT.

El rol en una línea

Transformar problemas complejos de negocio en soluciones de ciencia de datos end-to-end, robustas y accionables, desde el entendimiento del proceso y el modelado hasta su implementación y comunicación con el cliente.

Qué harás

Modelado, desarrollo e implementación (≈60% del rol)

- Diseñar, desarrollar y optimizar modelos predictivos para resolver problemas de negocio, seleccionando las técnicas adecuadas según el contexto y comportamiento de los datos.
- Analizar y procesar grandes volúmenes de datos con Python, SQL y Spark para construir datasets confiables y extraer patrones e insights accionables.
- Desarrollar soluciones de Machine Learning y estadística avanzada como productos end-to-end, procurando que sean escalables, integrables y utilizables en ambientes productivos.
- Participar en el despliegue, monitoreo y evolución de modelos mediante prácticas de MLOps y herramientas Cloud.
- Evaluar resultados y desempeño de los modelos para identificar oportunidades de optimización y asegurar su impacto sobre el proceso de negocio.

Entendimiento de negocio y diseño de solución (≈25% del rol)

- Participar en sesiones con clientes y equipos funcionales para entender procesos, restricciones y objetivos,



y traducirlos junto con Business Analysts en soluciones técnicas.
- Identificar qué enfoques analíticos y tipos de modelos son adecuados para cada problema, considerando tanto desempeño técnico como viabilidad de implementación.
- Detectar vacíos o inconsistencias en procesos y datos que puedan afectar la solución, proponiendo alternativas para resolverlos.
- Retar requerimientos y supuestos del cliente cuando sea necesario, manteniendo el foco en el objetivo de negocio y evitando cambios de alcance que comprometan el resultado.

Comunicación y liderazgo técnico (≈15% del rol)

- Presentar avances, resultados y recomendaciones de forma clara y convincente ante audiencias técnicas y de negocio.
- Traducir conceptos y resultados técnicos complejos en conclusiones accionables para facilitar la toma de decisiones.
- Coordinarte con perfiles de Business Analysis, Data Science y equipos técnicos del cliente para mantener alineados el problema, la solución y su implementación.
- Guiar y apoyar técnicamente a perfiles con menor seniority cuando el proyecto lo requiera.

Lo que buscamos en ti Imprescindible — lo de negocio

- Más de 4 años de experiencia profesional en Ciencia de Datos, Machine Learning, analítica avanzada o roles relacionados.
- Experiencia convirtiendo necesidades de negocio en problemas analíticos y soluciones de datos concretas.
- Capacidad para interactuar directamente con clientes y equipos multidisciplinarios, desde áreas funcionales hasta equipos técnicos.
- Capacidad para presentar resultados, defender recomendaciones y cuestionar requerimientos o supuestos cuando la evidencia indique un camino diferente.

Imprescindible — lo técnico

- Dominio avanzado de Python y SQL, con experiencia trabajando y transformando volúmenes relevantes de datos.
- Dominio de Spark para procesamiento y análisis de datos a escala.
- Conocimientos sólidos de estadística avanzada, Machine Learning y Deep Learning,



con criterio para seleccionar y evaluar diferentes enfoques de modelado.
- Experiencia llevando modelos más allá del notebook: integración, despliegue y seguimiento en ambientes productivos mediante prácticas de MLOps.
- Experiencia trabajando en ambientes Cloud; particularmente relevante el conocimiento de Azure.
- Conocimiento de LLMs y sus aplicaciones dentro de soluciones de inteligencia artificial.

Imprescindible — lo personal

- Pensamiento estructurado. Disfrutas descomponer problemas ambiguos y convertirlos en hipótesis, análisis y soluciones concretas.
- Comunicación con impacto. Puedes explicar un modelo complejo sin esconderte detrás de tecnicismos y sabes construir presentaciones claras para comunicar resultados.
- Criterio y capacidad de reto. No te limitas a ejecutar una solicitud: haces preguntas, identificas riesgos y puedes defender una recomendación frente al cliente.
- Autonomía y colaboración. Puedes avanzar con independencia, pero sabes cuándo involucrar a perfiles de negocio, tecnología u otros especialistas para lograr un mejor resultado.

Suma puntos

- Experiencia desarrollando modelos de forecasting, particularmente en retail, demanda, inventarios o productos perecederos.
- Experiencia previa en proyectos para retail o e-commerce.
- Experiencia construyendo sistemas de recomendación.
- Conocimiento de herramientas de visualización como Power BI, Tableau o similares.

Qué ofrecemos

- Compensación competitiva alineada a tu nivel y experiencia.
- Modelo de trabajo flexible.
- Proyectos retadores con clientes de varias industrias.
- Aprendizaje continuo.

Cómo aplicar Escríbenos a [email protected] y comparte tu CV.

Además, cuéntanos sobre un proyecto concreto de ciencia de datos que hayas llevado desde el entendimiento del problema hasta la implementación o entrega de resultados. Nos interesa saber cuál era el reto de negocio, qué enfoque/modelo elegiste, qué decisiones técnicas tomaste y qué resultado generó. Si tienes un repositorio, demo u otra evidencia que puedas compartir, inclúyela.

¿Conoces a alguien que le quede como anillo al dedo?

Compártele esta vacante. Las mejores contrataciones siempre vienen por referidos.

Sueldo: $60,000.00 - $80,000.00 al mes

Incentivos

- Trabajo desde casa

Lugar de trabajo: remoto híbrido en Ciudad de México

📌 Data Scientist Sr. (Ciudad de México)
🏢 PhiQus Data Science
📍 Ciudad de México