Buscamos a un Científico de Datos con experiencia y un sólido dominio de Google Cloud Platform (GCP) para liderar la extracción de valor y conocimiento a partir de nuestros datos. Serás responsable del ciclo de vida completo de los modelos de Machine Learning (desde la concepción hasta el paso a producción) para resolver problemas de negocio complejos y generar insights estratégicos. Si te apasiona escalar soluciones de aprendizaje automático en la nube, optimizar la toma de decisiones basada en datos y construir arquitecturas robustas en GCP, este es tu lugar. Liderar el desarrollo end-to-end de Machine Learning: Diseñar, entrenar, optimizar y desplegar modelos de Machine Learning (clasificación, regresión, clustering, etc.) directamente en entornos de producción utilizando Vertex AI.
Procesamiento y Arquitectura de Datos: Diseñar e implementar pipelines de datos eficientes para el procesamiento, limpieza y transformación de grandes volúmenes de datos, apoyándote en herramientas de GCP como Big Query, Dataflow o Dataproc.
Análisis Avanzado: Realizar análisis exploratorio profundo (EDA) y extraer insights accionables, aprovechando el potencial de procesamiento masivo de Big Query y optimizando consultas SQL complejas.
MLOps y Monitoreo: Implementar buenas prácticas de MLOps para el versionado, automatización, monitoreo del rendimiento y reentrenamiento continuo de los modelos en la nube.
Comunicación Estratégica: Traducir hallazgos técnicos complejos en recomendaciones estratégicas claras para stakeholders técnicos y de negocio, respaldadas por dashboards y visualizaciones.
Colaboración y Mentoría: Trabajar de la mano con ingenieros de datos y equipos de producto, aportando liderazgo técnico y guiando a perfiles junior cuando sea necesario. Requisitos y Habilidades Experiencia comprobable: 3 a 5 años de experiencia sólida trabajando como Científico de Datos,



con un historial demostrable de modelos puestos en producción.
Formación: Licenciatura o Maestría en Estadística, Matemáticas, Ciencias de la Computación, Economía o un campo cuantitativo.
Dominio de GCP (Requisito Indispensable): Experiencia práctica y profunda trabajando con el ecosistema de datos de Google Cloud, específicamente con Vertex AI, Big Query (incluyendo Big Query ML) y Google Cloud Storage (GCS).
Stack Tecnológico: Nivel avanzado de Python y sus librerías principales (Pandas, Num Py, Scikit-learn, etc.), así como SQL avanzado para manipulación de bases de datos relacionales y data warehouses.
Ingeniería de Software para Data Science: Experiencia sólida usando Git para control de versiones y familiaridad con procesos de CI/CD aplicados a proyectos de datos.
Habilidades Analíticas: Excelente capacidad de resolución de problemas de negocio complejos mediante enfoques cuantitativos.
Comunicación: Alta capacidad para comunicar resultados a través de storytelling de datos. Calificaciones Deseables (Plus) Certificaciones de Cloud: Certificación oficial de GCP (ej. Google Cloud Professional Machine Learning Engineer o Professional Data Engineer).
Deep Learning: Experiencia práctica implementando modelos con frameworks como Tensor Flow, Keras o Py Torch (y su entrenamiento distribuido en GCP).
Visualización en la nube: Experiencia integrando y desarrollando tableros en Looker (preferentemente) u otras herramientas como Tableau o Power BI.
Herramientas de Orquestación: Conocimiento en Apache Airflow (o Cloud Composer en GCP) para la automatización de flujos de trabajo. Beneficios Aumentos salariales
Días de maternidad superiores a los de la ley
Días de paternidad superiores a los de la ley
Días por enfermedad
Horarios flexibles
Trabajo desde casa
Vacaciones adicionales o permisos con goce de sueldo Esquema laboral Tiempo completo
Modalidad mixta.
Ubicación en oficinas en Periférico Sur, Ciudad de México. #J-18808-Ljbffr

📌 Data Scientist (gcp) (Ciudad de México)
🏢 eTribe Mx
📍 Ciudad de México