Descripción del empleoDiseñar, desarrollar, implementar y optimizar modelos avanzados de Machine Learning e Inteligencia Artificial que permitan resolver problemas de negocio complejos, generar insights accionables y potenciar la toma de decisiones basada en datos. Será responsable de garantizar la calidad técnica, estadística y operativa de las soluciones analíticas, trabajando bajo estándares de desarrollo profesional y mejores prácticas de MLOps.RequisitosDiseñar, desarrollar e implementar modelos predictivos, prescriptivos y algoritmos de Machine Learning para diferentes áreas del negocio.Analizar grandes volúmenes de información para identificar patrones, tendencias y oportunidades de mejora.Aplicar técnicas de experimentación, pruebas de hipótesis y análisis causal para respaldar decisiones estratégicas basadas en evidencia.Construir procesos de transformación y preparación de datos mediante SQL avanzado y PySpark.Desarrollar código en Python modular, mantenible y listo para producción siguiendo estándares de ingeniería de software.Implementar procesos de seguimiento y monitoreo de experimentos utilizando herramientas como MLflow o similares.Evaluar y validar modelos considerando métricas de negocio, sesgos, explicabilidad, desempeño por segmentos y robustez estadística.Colaborar con equipos multidisciplinarios para traducir necesidades de negocio en soluciones analíticas escalables.Documentar de manera estructurada los modelos desarrollados, incluyendo objetivos, fuentes de datos, supuestos, limitaciones y resultados esperados.Gestionar datos almacenados en ambientes cloud como Google Cloud Storage (GCS) y Azure Blob Storage.Aplicar buenas prácticas de versionamiento, control de cambios,



manejo seguro de credenciales y gobierno de datos.Evaluar y definir el uso adecuado de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa, modelos LLM y sistemas de agentes, asegurando un enfoque responsable y orientado al valor de negocio.Conocimientos Técnicos RequeridosLenguaje de ProgramaciónDominio avanzado de Python como lenguaje principal y exclusivo de desarrollo.Machine Learning y Ciencia de DatosExperiencia sólida en las siguientes tecnologías y librerías:Scikit-LearnXGBoostLightGBMPandasPolarsStatsmodelsSciPyDeep LearningExperiencia en desarrollo e implementación de modelos utilizando: TensorFlowPyTorchProcesamiento y Gestión de DatosSQL avanzado para consulta y análisis de datos.PySpark para procesamiento, exploración y transformación de grandes volúmenes de información.Experiencia trabajando con datos en entornos cloud: Google Cloud Storage (GCS)Azure Blob StorageCompetencias EstadísticasDiseño experimental aplicado a problemas de negocio.Pruebas de hipótesis y análisis inferencial.Comprensión avanzada de causalidad y capacidad para distinguir entre correlación y relaciones causales.Validación robusta de modelos considerando:



Métricas de negocio.Precisión y desempeño.Sesgos algorítmicos.Comportamiento por segmentos y subgrupos.Interpretabilidad y explicabilidad.Desarrollo y Gobierno de SolucionesUso profesional de Git dentro del flujo de trabajo diario.Desarrollo de código estructurado, reutilizable y orientado a producción.Experiencia con herramientas de seguimiento y trazabilidad de experimentos como MLflow.Capacidad para trabajar bajo estándares de ingeniería y gobierno de datos.Gestión de versiones de datos y control de calidad de modelos.Documentación técnica clara y estructurada.Experiencia RequeridaMás de 5 años de experiencia en Ciencia de Datos, Machine Learning o Inteligencia Artificial.Experiencia desarrollando modelos analíticos de impacto para distintas áreas de negocio.Participación en proyectos de analítica avanzada y despliegue de modelos en ambientes productivos.Experiencia trabajando en equipos multidisciplinarios bajo metodologías ágiles.Competencias ClavePensamiento analítico y orientación a resultados.Capacidad para resolver problemas complejos de negocio mediante datos.Rigor estadístico y pensamiento crítico.Comunicación efectiva para audiencias técnicas y no técnicas.Capacidad para desafiar hipótesis y validar resultados con evidencia.Autonomía técnica y orientación a la mejora continua.Colaboración y trabajo en equipo.Información adicionalLo que ofrecemosProgramas de capacitación continua y certificaciones.Acceso a plataformas de aprendizaje y desarrollo profesional.Cultura de innovación y colaboración.Programas de bienestar físico y emocional.Oportunidades de crecimiento en proyectos internacionales.Reconocimiento y recompensas por desempeño.Sueldo basePrestaciones superiores a las de la leySeguro de vidaSeguro de Gastos Médicos MayoresVales de despensaEsquema 100% nómina

📌 Ciencia de Datos (Científicos de Datos) (México)
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📍 México