Liderar el diseño, desarrollo y optimización de soluciones avanzadas de inteligencia artificial y machine learning aplicadas a datos estructurados, no estructurados y geoespaciales, actuando como referente técnico en la adopción de nuevas tecnologías y en la formación de capacidades analíticas, para resolver problemas estratégicos del negocio con soluciones escalables, precisas y alineadas a los objetivos organizacionales.
Definir estrategias avanzadas de modelado y experimentación en IA y ML, asegurando la eficiencia, escalabilidad y alineación con los objetivos del negocio, contemplando también enfoques híbridos que combinen modelos estadísticos y otras arquitecturas.
Liderar el desarrollo de modelos aplicados a texto, imágenes, video y datos geoespaciales, integrando técnicas como redes neuronales profundas, transformers o GANs.
Supervisar y guiar a científicos de datos en la adopción de mejores prácticas, documentación y calidad de código, promoviendo una cultura de excelencia técnica, y enfocado en revisiones cruzadas de código.
Diseñar y optimizar pipelines analíticos para procesamiento en tiempo real o batch, asegurando el uso eficiente de datos y recursos computacionales en plataformas cloud y bases de datos especializadas.
Evaluar e implementar técnicas de aprendizaje automático explicable (XAI), análisis de sensibilidad y segmentación avanzada para respaldar decisiones estratégicas con modelos transparentes.
Colaborar con áreas de infraestructura, TI y MLOps para desplegar modelos en ambientes productivos, garantizando su integración, estabilidad y mantenimiento continuo, y alineando sus funcionalidades con las prioridades del negocio.
Identificar oportunidades de aplicación de IA en la organización,



evaluando nuevas tecnologías y promoviendo su adopción mediante pruebas de concepto y experimentación aplicada.
Técnicas avanzadas de IA: Transfer learning, reinforcement learning, Modelos Frontera, Prompting, generación de datos sintéticos.
Gobernanza y ética en IA: Interpretabilidad, fairness, explicabilidad.
Gestión de bases de datos relacionales (PostgreSQL y BigQuery)
Deseable gestión de bases de daos no relacionales a escala (MongoDB y Snowflake).
Lenguajes: Python (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, PyTorch, Statsmodels), R (dplyr, ggplot2, caret), Julia, Bases de Datos: SQL, PostgreSQL/PostGIS, deseable MongoDB.
Licenciatura o Ingeniería en Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística, Tecnologías de la Información o carrera afín.
Maestría en Ciencia de Datos, Estadística, Matemáticas Aplicadas, Inteligencia Artificial, Ingeniería en Datos o afines.
(ALTAMENTE DESEABLE)
Incentivos:
Fondo de ahorro
Descuentos en compras de muebles y ropa
Vacaciones
Prima vacacional
Día libre de cumpleaños
Becas para estudio
Útiles escolares
Ambiente de trabajo agradable
Entre otros beneficios y prestaciones
Quienes somos:
Grupo empresarial de capital mexicano fundado en Culiacán, Sinaloa.
En **** cumple 80 años mejorando la vida de millones de mexicanos.
Tiene presencia en todos los estados del país, cuenta con 113,000 colaboradores y es uno de los 10 principales empleadores de la República Mexicana.
Se integra por tres unidades de negocio: Tiendas Coppel, Afore Coppel y BanCoppel.
"En Grupo Coppel somos una comunidad en donde la dignidad humana prevalece sobre cualquier otra condición, por ese motivo apoyamos la inclusión, la diversidad y la igualdad de oportunidades sin hacer diferencia por raza, lugar de origen, religión, creencias, edad, imagen, orientación sexual, identidad de género, discapacidad, etc."
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📌 Científico De Datos Sr (Culiacán Rosales)
🏢 COPPEL
📍 Culiacán Rosales