Definir estrategia de ciencia de datos e inteligencia artificial alineada con los objetivos estratégicos de la organización, diseñando y manteniendo el roadmap de iniciativas prioritarias. Coordinar proyectos de analítica avanzada con equipos internos, áreas de negocio y proveedores especializados, asegurando la disponibilidad y correcta preparación de los datos. Supervisar modelos predictivos y soluciones de inteligencia artificial, garantizando estándares de calidad, trazabilidad y gobierno de información. Gestionar ciclo de vida de los modelos analíticos: monitoreo en producción, recalibración, actualización, control de versiones y evaluación continua de desempeño. Dar seguimiento a indicadores de desempeño y productividad, elaborando reportes periódicos para la dirección general y líderes de negocio. Evaluar tecnologías y tendencias en ciencia de datos, inteligencia artificial y automatización, proponiendo su aplicación estratégica en la organización. Sueldo: $40,000 prestaciones de ley (desde el primer día)bono por porductividad️ a partir de los 90 días prestaciones superiores:



apoyo de alimentos confiable de vida gastos médicos mayores ubicación: av. Dr. Gustavo baz manzana 001, la loma, 54060 tlalnepantla, méx. (centrum park)horario: lunes a viernes, de 8:00 a.m. a 5:00 p.m requisitos: escolaridad: licenciatura concluida en actuaría, matemáticas, ingeniería en sistemas, ciencias computacionales, ingeniería en datos o áreas afines. Experiencia: al menos 2 años liderando equipos técnicos y multidisciplinarios, con experiencia comprobable en ciencia de datos, analítica avanzada y machine learning en ambientes productivos. Conocimientos: formación en ciencia de datos, inteligencia artificial, analítica, business intelligence, matemáticas aplicadas o machine learning. Lenguajes y herramientas: dominio de python y sql (r deseable), además de experiencia con scikit-learn, tensor flow, py torch y xgboost. Tecnologías complementarias: manejo de bases de datos (sql server, oracle), servidores cloud (azure, aws, gcp), visualización (power bi, tableau) y prácticas de mlops (git, docker, apis, ci/cd).
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📌 Data science / ia (Tlalnepantla de Baz)
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