Ubicación:

CIUDAD DE MEXICO, Ciudad de México, MX

Categoría: Finanzas y Operaciones

ID de Requisicion: 122979

CIENTIFICO DE DATOS JR

(CDMX, Santa Fe)

En Banorte buscamos talento único, robusto y extraordinario, que impulse la transformación e innovación del país, convirtiéndonos en un gran aliado para crecer fuerte con México.

Estamos convencidos que la combinación de solidaridad, innovación, respeto, lealtad y responsabilidad es la fórmula perfecta para ser el mejor equipo del sector financiero.

Objetivo del puesto:

Liderar la implementación de soluciones basadas en Machine Learning e Inteligencia Artificial, llevando modelos y capacidades analíticas desde la experimentación hasta ambientes productivos, asegurando su integración con procesos de negocio y la generación de valor para la organización.

Cada día te encontrarás ante nuevos e interesantes retos dentro de tu puesto, en los cuales serás responsable de:

- Diseñar, desarrollar y transformar modelos analíticos de machine learning, soluciones de IA Generativa y sistemas agenticos en soluciones de negocio escalables, asegurando su adopción, estabilidad operativa.

- Construir una práctica robusta de MLOps y AI Engineering, estableciendo estándares que permitan desplegar, monitorear, gobernar, evolucionar y mejorar modelos y agentes inteligentes de forma eficiente y segura.

- Documentar el desarrollo, metodología y resultado de los modelos desarrollados.

- Generar reportes y recomendaciones sobre el uso e implementación de los modelos para el seguimiento con las líneas de negocio.

- Investigar sobre nuevas tecnologías, metodologías y herramientas de IA que puedan complementar o mejorar las soluciones existentes.

- Liderar y desarrollar un equipo de especialistas de datos para el desarrollo, implementación y migración de modelos a un ambiente de nube.

- Colaborar con equipos multidisciplinarios para la implementación de soluciones analíticas en producción.





- Asegurar que las soluciones implementadas generen beneficios tangibles para el negocio.

Requisitos:

- Formación profesional: Maestría en Ciencia de Datos, Matemáticas, Estadística, Ingeniería en Computación o ciencias afines.
- Años de experiencia: mínimo 5 años desarrollando y operacionalizando modelos analíticos en un ambiente de nube (deseable GCP), experiencia en soluciones de IA Generativa y sistemas agenticos.
- Áreas de experiencia: Machine Learning, Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, MLOPS.
- Conocimientos requeridos:

- - Indispensable experiencia en modelos para soluciones analíticas diversas: clasificación y regresión, clustering, LLMs, etc.

- - Indispensable programación en Python y SQL avanzados, Spark, R

- - Indispensable uso de plataformas de nube (GCP, Azure, AWS)

- - Trabajo con equipos multidisciplinarios y científicos de datos para construir soluciones de alto impacto para el negocio.

- - Conocimiento en MLOPs para despliegue de modelos en producción (Git, Docker,CI/CD, Testing automatizado,Model Registry, Feature Store, Vertex AI, Airflow ,MLflow).

- - Participación en proyectos de industrialización de soluciones analíticas de principio a fin.

- - Conocimiento en Inteligencia Artificial Generativa e IA Agentica: Prompt Engineering, Fine-Tuning, Embeddings, RAG, Evaluación y benchmarking de modelos, diseño de agentes especializados, Tool Calling, Sistemas multiagente, integración de modelos predictivos dentro de arquitecturas agenticas, evaluación y monitoreo de agentes. etc.

- Idiomas: Inglés avanzado (principalmente lectura y escritura)
- Disponibilidad para viajar: NO
- Disponibilidad para cambio de residencia: Esquema híbrido de asistencia a oficina en CDMX

En Grupo Financiero Banorte impulsamos una cultura de inclusión, respeto y equidad. Todas las personas interesadas en formar parte de nuestro equipo son consideradas bajo criterios objetivos, relacionados con su talento, experiencia y habilidades. Nuestro compromiso es garantizar procesos de selección transparentes.

📌 CIENTIFICO DE DATOS JR (Ciudad de México)
🏢 Grupo Financiero Banorte
📍 Ciudad de México