El Servicio Meteorológico Nacional (SMN-Conagua) es la institución encargada de proporcionar información sobre el estado del tiempo y el clima en México. Esta vacante se enmarca dentro del Proyecto Apixqui (Sistema Interinstitucional de Monitoreo Metoceánico y Alerta Temprana de Eventos Extremos), un esfuerzo coordinado para mejorar la predicción de fenómenos meteorológicos severos en el país.
Acerca del puesto Buscamos un/a Especialista en Asimilación de Datos, Ciencia de Datos y Modelación Numérica Atmosférica. Tu objetivo será actuar como el puente científico-tecnológico entre la instrumentación metoceánica del proyecto Apixqui y los sistemas operativos del SMN. Se trata de un proyecto temporal con una duración de 15 meses enfocado en la innovación y transferencia tecnológica.
El proyecto está estructurado en fases orientadas a resultados a lo largo de 15 meses:
Desarrollar modelos predictivos (Machine Learning) para corregir sesgos sistemáticos en pronósticos operativos y automatizar el control de calidad de observaciones.
Construir la arquitectura matemática de asimilación (WRF-DA) en dominios experimentales y calcular Matrices de Covarianzas de Error de Fondo para la climatología de México.
Fungir como enlace técnico para compilar, realizar pruebas de rendimiento (Benchmarking) en entornos HPC y adaptar los desarrollos a modelos de nueva generación.
Capacitación de personal operativo técnico.




Calificaciones Grado de Maestría (titulado) o Doctorado (titulado o en proceso) en Ciencias de la Tierra, Ciencias Atmosféricas, Oceanografía Física, Computación Científica, Inteligencia Artificial aplicada a geociencias o disciplinas afines.
Conocimientos prácticos en sistemas de modelación numérica atmosférica (particularmente WRF-ARW).
Bases teóricas en metodologías de Asimilación de Datos.
Buen dominio de lenguajes de programación y scripting para ciencia de datos (Python, Bash, etc.).
Experiencia trabajando en entornos Linux.
(No es indispensable cumplir con todas; valoramos la capacidad de aprendizaje y adaptación)
Experiencia en arquitecturas de Cómputo de Alto Rendimiento (HPC) y paralelización (MPI/OpenMP).
Nociones o experiencia entrenando algoritmos de Machine Learning / Deep Learning para modelos geofísicos.
Conocimiento en la dinámica de huracanes y procesos de rápida intensificación.
Pertenencia o potencial para ingresar al Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII).
Esquema: Contratación temporal por honorarios por servicios profesionales (vigencia de 15 meses).
Remuneración: Altamente competitiva y tabulada según el nivel académico del perfil seleccionado (tabulador diferenciado entre grado de Maestría y grado de Doctorado).
Modalidad: Trabajo 100% presencial en la Ciudad de México (cerca de Metro Tacubaya).

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📌 Especialista en modelación numérica (Ciudad de México)
🏢 Servicio Meteorológico Nacional
📍 Ciudad de México