Cualificaciones:
Máster o doctorado en: Matemáticas, Estadística, Ciencias Actuariales, Física, Informática o campos relacionados.

Habilidades Requeridas:
Más de 5 años en puestos relacionados con la ciencia de datos, el análisis estadístico o la investigación aplicada.
Proyectos completos que puedan demostrarse: desde la definición del problema hasta la entrega de un modelo validado.
Experiencia trabajando con equipos de ingeniería (ingenieros de aprendizaje automático, ingenieros de datos) en entornos ágiles.
Experiencia laboral en repositorios de código reales (se valorará un portafolio que pueda compartirse).

Habilidades Preferidas:
Dominio avanzado de Python como lenguaje de desarrollo principal y exclusivo.
Sólidos conocimientos de ciencia de datos y bibliotecas de aprendizaje automático: Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM, Pandas, Polars, Statsmodels, SciPy.
Experiencia con modelos de aprendizaje profundo (TensorFlow o PyTorch) cuando el problema lo justifique.
Capacidad para trabajar con datos a gran escala: SQL avanzado y PySpark para la exploración y transformación de datos.
Acceso y gestión de datos en entornos en la nube (GCS, Azure Blob Storage).




Diseño experimental y comprobación de hipótesis aplicados a problemas empresariales.
Comprensión de la causalidad: no solo correlación, sino la capacidad de distinguir y aplicar las técnicas adecuadas.
Validación robusta de modelos: más allá de la precisión, métricas empresariales, análisis de sesgos y comportamiento de subgrupos.
Uso cualificado de Git como parte del flujo de trabajo habitual, no como una mera formalidad en el momento de la entrega.
Código Python organizado y modular: el candidato debe producir código listo para su entrega, no solo cuadernos de exploración.
Familiaridad con herramientas de seguimiento de experimentos (MLflow o equivalente) para garantizar la trazabilidad de los mismos.
Capacidad para documentar modelos de forma estructurada: qué resuelve, con qué datos y con qué limitaciones.
Experiencia trabajando según los estándares del equipo: gestión segura de credenciales, control de versiones de datos y estructura de proyectos.

Responsabilidades:
Uso responsable de herramientas de IA generativa como asistentes: con la capacidad crítica de revisar y validar lo que producen.

📌 Data Scientist Sr Ciudad De México
🏢 Axity
📍 México