Buscamos a un Científico de Datos con experiencia y un sólido dominio de Google Cloud Platform (GCP) para liderar la extracción de valor y conocimiento a partir de nuestros datos. Serás responsable del ciclo de vida completo de los modelos de Machine Learning (desde la concepción hasta el paso a producción) para resolver problemas de negocio complejos y generar insights estratégicos. Si te apasiona escalar soluciones de aprendizaje automático en la nube, optimizar la toma de decisiones basada en datos y construir arquitecturas robustas en GCP, este es tu lugar.

Responsabilidades Clave

- Liderar el desarrollo end-to-end de Machine Learning: Diseñar, entrenar, optimizar y desplegar modelos de Machine Learning (clasificación, regresión, clustering, etc.) directamente en entornos de producción utilizando Vertex AI.
- Procesamiento y Arquitectura de Datos: Diseñar e implementar pipelines de datos eficientes para el procesamiento, limpieza y transformación de grandes volúmenes de datos, apoyándote en herramientas de GCP como BigQuery, Dataflow o Dataproc.
- Análisis Avanzado: Realizar análisis exploratorio profundo (EDA) y extraer insights accionables, aprovechando el potencial de procesamiento masivo de BigQuery y optimizando consultas SQL complejas.
- MLOps y Monitoreo: Implementar buenas prácticas de MLOps para el versionado, automatización, monitoreo del rendimiento y reentrenamiento continuo de los modelos en la nube.
- Comunicación Estratégica: Traducir hallazgos técnicos complejos en recomendaciones estratégicas claras para stakeholders técnicos y de negocio, respaldadas por dashboards y visualizaciones.
- Colaboración y Mentoría: Trabajar de la mano con ingenieros de datos y equipos de producto, aportando liderazgo técnico y guiando a perfiles junior cuando sea necesario.

Requisitos y Habilidades

- Experiencia comprobable: 3 a 5 años de experiencia sólida trabajando como Científico de Datos,



con un historial demostrable de modelos puestos en producción.
- Formación: Licenciatura o Maestría en Estadística, Matemáticas, Ciencias de la Computación, Economía o un campo cuantitativo.
- Dominio de GCP (Requisito Indispensable): Experiencia práctica y profunda trabajando con el ecosistema de datos de Google Cloud, específicamente con Vertex AI, BigQuery (incluyendo BigQuery ML) y Google Cloud Storage (GCS).
- Stack Tecnológico: Nivel avanzado de Python y sus librerías principales (Pandas, NumPy, Scikit-learn, etc.), así como SQL avanzado para manipulación de bases de datos relacionales y data warehouses.
- Ingeniería de Software para Data Science: Experiencia sólida usando Git para control de versiones y familiaridad con procesos de CI/CD aplicados a proyectos de datos.
- Habilidades Analíticas: Excelente capacidad de resolución de problemas de negocio complejos mediante enfoques cuantitativos.
- Comunicación: Alta capacidad para comunicar resultados a través de storytelling de datos.

Calificaciones Deseables (Plus)

- Certificaciones de Cloud: Certificación oficial de GCP (ej. Google Cloud Professional Machine Learning Engineer o Professional Data Engineer).
- Deep Learning: Experiencia práctica implementando modelos con frameworks como TensorFlow, Keras o PyTorch (y su entrenamiento distribuido en GCP).
- Visualización en la nube: Experiencia integrando y desarrollando tableros en Looker (preferentemente) u otras herramientas como Tableau o Power BI.
- Herramientas de Orquestación: Conocimiento en Apache Airflow (o Cloud Composer en GCP) para la automatización de flujos de trabajo.

Beneficios

- Aumentos salariales
- Días de maternidad superiores a los de la ley
- Días de paternidad superiores a los de la ley
- Días por enfermedad
- Horarios flexibles
- Opción a contrato indefinido
- Trabajo desde casa
- Vacaciones adicionales o permisos con goce de sueldo

Esquema laboral

- Tiempo completo
- Modalidad mixta.
- Ubicación en oficinas en Periférico Sur, Ciudad de México.

📌 Data Scientist (GCP) (Ciudad de México)
🏢 eTribe Mx
📍 Ciudad de México