Requisitos y competencias:

- Dominio avanzado de Python como lenguaje principal y único de desarrollo (5 años de experiencia).
- Sólidos conocimientos de ciencia de datos y bibliotecas de ML: Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM, Pandas, Polars, Statsmodels, SciPy .
- Experiencia con modelos de aprendizaje profundo (TensorFlow o PyTorch) cuando el problema lo justifica.
- Capacidad para trabajar con datos a gran escala: SQL avanzado, PySpark para exploración y transformación.
- Acceso y manejo de datos en entornos cloud (GCS, Azure Blob Storage).
- Rigor estadístico Diseño experimental y pruebas de hipótesis aplicados a problemas de negocio.
- Comprensión de la causalidad: no solo correlación sino la capacidad de distinguir y aplicar técnicas adecuadas.
- Validación robusta de modelos: más allá de la precisión, métricas de negocio, análisis de sesgos y comportamiento de subgrupos.

Disciplina del desarrollo

- Uso profesional de Git como parte del flujo de trabajo habitual,



no como una formalidad en el momento de entrega.
- Código Python organizado y modular: el candidato debe producir código entregable, no solo cuadernos de exploración.
- Familiaridad con herramientas de seguimiento de experimentos (MLflow o equivalente) para la trazabilidad de experimentos.
- Capacidad para documentar modelos de forma estructurada: qué resuelven, con qué datos, con qué limitaciones.
- Experiencia trabajando bajo estándares de equipo: manejo protegido de credenciales, versión de datos, estructura del proyecto.

Juicio sobre IA

- Uso responsable de herramientas de IA generativa como asistentes: con la capacidad crítica de revisar y validar lo que producen.
- Criterio para evaluar cuándo los sistemas de agentes o LLMs son la herramienta adecuada y cuándo no.

Requerimientos de Idioma: Inglés intermedio

📌 Data Scientist (México)
🏢 Stefanini LATAM
📍 México