Grupo Modelo es líder en la elaboración, distribución y venta de cerveza en México
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Hoy forma parte de AB-InBev, la compañía cervecera más grande del mundo.
Te invitamos a participar en la vacante de:
Principal Data Scientist
Sobre el puesto:
Buscamos un/a
Principal Data Scientist
que lidere la dirección técnica y la entrega de productos analíticos que den soporte a nuestras funciones de
Corporate y One Supply
.
En este puesto, actuarás como una autoridad técnica senior en
Data Science
, definiendo cómo se abordan problemas analíticos complejos en todo el portafolio. Traducirás desafíos de negocio en soluciones escalables de Data Science, definirás enfoques analíticos y arquitecturas de solución, y proporcionarás liderazgo técnico a Data Scientists y Senior Data Scientists durante todo el ciclo de vida de los productos.
Combinarás liderazgo técnico estratégico con experiencia práctica para garantizar que nuestros productos analíticos sean metodológicamente sólidos, estén listos para producción, sean escalables y estén conectados con resultados de negocio medibles.
También desempeñarás un papel fundamental a la hora de determinar cuándo conviene
construir, reutilizar, adaptar o integrar capacidades existentes
, asegurando que las decisiones técnicas equilibren el valor de negocio, la complejidad, la escalabilidad y la velocidad para generar impacto.
Sobre el equipo
Te incorporarás a un equipo multidisciplinario compuesto por
Data Scientist, Data Engineers, Product Managers, AI Engineers, equipos de MLOps y de plataforma, así como stakeholders de negocio
.
Como líder técnico senior dentro de Data Science, proporcionarás dirección técnica y mentoría a Data Scientists de distintos niveles, establecerás estándares técnicos y patrones de solución reutilizables, y garantizarás la calidad y consistencia de los productos analíticos del equipo.
Trabajarás estrechamente con los equipos de
Producto y Negocio
para garantizar que las soluciones de Data Science no solo tengan un buen desempeño técnico, sino que también se integren exitosamente en los procesos de negocio, sean adoptadas por los usuarios y generen valor medible.
Sobre el puesto
Serás responsable de:
Liderar la dirección técnica
de los productos analíticos, desde la definición y estructuración del problema de negocio y el diseño de la solución, hasta la validación, implementación, adopción, materialización del valor y mejora continua.
Traducir desafíos de negocio complejos o ambiguos en
enfoques analíticos, planes de implementación, criterios de éxito medibles y KPIs de negocio
.
Definir la
arquitectura de la solución analítica
, incluyendo preparación de datos, ingeniería de variables (
feature engineering
), modelado, validación, inferencia, integración y monitoreo, colaborando con Data Engineering, AI Engineering, MLOps y los equipos de plataforma en la arquitectura técnica integral.
Determinar la combinación adecuada de
machine learning, modelado estadístico, optimización matemática, simulación, experimentación, inferencia causal, técnicas de AI/GenAI o enfoques basados en reglas
, en función del problema de negocio.
Proporcionar dirección técnica en casos de uso como
optimización, sistemas de recomendación, forecasting, clasificación, regresión, clustering, segmentación,



experimentación y detección de anomalías
.
Evaluar la
viabilidad técnica
y tomar decisiones de
build vs. reuse vs. buy
(construir vs. reutilizar vs. comprar), equilibrando valor de negocio, complejidad, escalabilidad, mantenibilidad, requisitos operativos y tiempo hasta generar impacto.
Revisar decisiones metodológicas y de ingeniería críticas, incluyendo la
formulación del problema, selección de modelos, estrategia de evaluación, diseño experimental, calidad del código, escalabilidad, explicabilidad y preparación para producción
.
Establecer y promover
estándares de Data Science
para el diseño de soluciones, pruebas, documentación, reproducibilidad, validación de modelos, monitoreo y uso responsable de métodos analíticos.
Colaborar con Data Engineering, MLOps, Producto, AI Engineering y equipos de plataforma para diseñar
flujos de datos escalables
e integrar soluciones analíticas en sistemas de producción y procesos de negocio.
Proporcionar
liderazgo técnico y mentoría
a Data Scientists y Senior Data Scientists mediante diseño de soluciones, orientación metodológica, revisiones de diseño y código, coaching y retroalimentación técnica continua.
Garantizar que los productos analíticos tengan
KPIs de negocio claramente definidos y mecanismos para medir el valor
, conectando el desempeño técnico con la adopción y los resultados de negocio medibles.
Presentar
estrategias analíticas, resultados, supuestos, limitaciones, riesgos y recomendaciones
a stakeholders técnicos y de negocio senior, traduciendo decisiones técnicas complejas en implicaciones claras para el negocio.
Mantener una participación práctica (
hands-on
) en iniciativas críticas cuando su complejidad, riesgo, relevancia estratégica o impacto de negocio requiera una participación a nivel Principal.
Identificar oportunidades para crear
componentes analíticos, metodologías y patrones de solución reutilizables
que mejoren la velocidad de desarrollo, calidad y escalabilidad en todo el portafolio de Data Science.
Requisitos básicos
Licenciatura en
Data Science, Computer Science, Actuarial Science, Estadística, Matemáticas, Investigación de Operaciones, Ingeniería
o una disciplina cuantitativa relacionada, o experiencia práctica equivalente.
Al menos
7 años de experiencia
desarrollando e implementando productos de Data Science o analíticos, incluyendo responsabilidad técnica sobre iniciativas complejas desde la definición del problema hasta producción y adopción.
Experiencia demostrada traduciendo problemas de negocio complejos en
enfoques analíticos, diseños técnicos y soluciones escalables
.
Experiencia definiendo
arquitecturas de soluciones analíticas
que involucren múltiples fuentes de datos, componentes de modelado, restricciones de negocio, integraciones de sistemas y requisitos de producción.
Experiencia proporcionando
liderazgo técnico a Data Scientists
mediante planificación técnica, orientación metodológica, revisiones de soluciones y código, mentoría y retroalimentación continua.
Dominio sólido de
Python y SQL
,



demostrado mediante el desarrollo de soluciones analíticas modulares, probadas, eficientes y mantenibles, utilizando prácticas de desarrollo de software como control de versiones, pruebas automatizadas, gestión de dependencias y documentación técnica.
Experiencia profunda en al menos un
dominio avanzado de Data Science
, con experiencia demostrada en otras áreas como optimización matemática, sistemas de recomendación, forecasting, experimentación, inferencia causal, clasificación, regresión, clustering o simulación.
Capacidad para traducir
decisiones y restricciones de negocio en formulaciones cuantitativas de problemas
, incluyendo objetivos, supuestos, escenarios, restricciones y trade-offs medibles.
Sólidos conocimientos de
estadística aplicada, probabilidad, diseño experimental, validación de modelos, análisis de incertidumbre e interpretación de resultados analíticos
.
Experiencia diseñando flujos de
preparación de datos, feature engineering, modelado, validación e inferencia
para datasets grandes y complejos, e integrando sus resultados en sistemas de producción o procesos operativos.
Capacidad para evaluar soluciones analíticas en función de su
desempeño técnico, valor de negocio, escalabilidad, mantenibilidad, explicabilidad, complejidad operativa y riesgo
.
Excelentes habilidades de comunicación, con capacidad para presentar
recomendaciones, supuestos, limitaciones y trade-offs
a stakeholders técnicos y no técnicos de nivel senior.
Idioma:
Dominio profesional del inglés, incluyendo la capacidad de liderar conversaciones técnicas y presentaciones ante stakeholders.
Requisitos deseables
Maestría o PhD en
Computer Science, Actuarial Science, Estadística, Matemáticas, Investigación de Operaciones, Ingeniería
o una disciplina cuantitativa relacionada.
Experiencia implementando soluciones de
optimización
utilizando programación lineal, programación entera mixta (
mixed-integer programming
), programación por restricciones, heurísticas, metaheurísticas o simulación.
Experiencia implementando
forecasting, sistemas de recomendación, optimización, experimentación
u otras soluciones analíticas avanzadas que respalden decisiones comerciales, corporativas u operativas a escala.
Familiaridad con enfoques de
AI/GenAI
y capacidad para evaluar cuándo estas técnicas ofrecen ventajas significativas frente a métodos analíticos tradicionales.
Familiaridad con conceptos de
procesamiento distribuido de datos
y conocimientos prácticos de
PySpark o Spark
.
Experiencia práctica con capacidades de
Databricks
, como Unity Catalog, MLflow, Feature Engineering, Delta Lake o Workflows.
Experiencia colaborando con equipos de
MLOps
o aplicando prácticas como seguimiento de experimentos, versionado de modelos, validación automatizada, pipelines de implementación, monitoreo y reentrenamiento.
Experiencia creando
componentes analíticos reutilizables, patrones de solución, estándares de desarrollo o arquitecturas de referencia
adoptados por otros miembros del equipo.
Experiencia desarrollando productos analíticos en áreas como
ventas digitales, analítica comercial, pricing, promociones, surtido, gestión de ingresos, finanzas, procurement/compras, planificación de la demanda, inventarios, analítica de clientes, logística, manufactura o supply chain
.
Experiencia trabajando en organizaciones grandes, multidisciplinarias o geográficamente distribuidas, colaborando entre equipos de negocio y tecnología.

📌 Principal Data Scientist (Xico)
🏢 Grupo Modelo
📍 Xico