Cientifico de Datos

Description

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Data Scientist (Estrategia DataOps & MLOps)

Descripción del Puesto

Buscamos un  Data Scientist  para integrarse a un proyecto estratégico de  uno de nuestros clientes líderes en el sector Bancario . El objetivo principal es liderar las fases de desarrollo de modelos de Machine Learning bajo una estrategia de DataOps y MLOps, asegurando la escalabilidad, el monitoreo y la correcta migración de modelos a plataformas en la nube (GCP). El candidato ideal deberá equilibrar un alto rigor estadístico con la capacidad de llevar modelos a entornos productivos reales.

Requirements

Requisitos Técnicos

Experiencia:  Mínimo 3 años en roles similares de Ciencia de Datos.

Formación:  Licenciatura en Actuaría, Matemáticas Aplicadas, Informática, Sistemas o afines ( Titulado ).

Hard Skills:

Python avanzado para Machine Learning y uso de Jupyter Notebooks.

SQL (Nivel intermedio) y manejo básico de GIT.

Experiencia práctica en  GCP (Vertex AI / BigQuery)  o AWS (SageMaker).

Conocimientos:  Sólida base en Estadística (Probabilidad y Distribuciones), buenas prácticas de reproducibilidad y preparación de modelos para producción.

Deseable:  Diplomados en Ciencia de Datos, ML o IA; conocimientos en despliegue de modelos (MLOps).

Actividades a desempeñar

Ciclo de Vida de Modelos:  Generar las fases de desarrollo de modelos de ML, desde la identificación y extracción de inputs hasta la documentación de fuentes, formatos y frecuencias.

Validación de Datos:  Aplicar metodologías de validación y pruebas de consistencia técnica sobre los datos.

Experimentación y Entrenamiento:  Ejecutar entrenamientos de modelos (clasificación, regresión, clustering), evaluando resultados para seleccionar la solución óptima.

Robustez Analítica:  Realizar validaciones de performance mediante técnicas de cross-validation y backtesting.

Estrategia MLOps:  Desarrollar el monitoreo de performance, detección de data drift y seguimiento de métricas de negocio.

Migración a Cloud:  Colaborar con el equipo de ingeniería para migrar y desplegar modelos en la plataforma  GCP (Vertex AI / BigQuery) .

Documentación Técnica:  Generar activos claros y reutilizables que faciliten el mantenimiento futuro de los modelos.

Benefits

Ubicación:  CDMX.

Esquema:  Híbrido.

Jornada:  Lunes a Viernes de 9:00 am a 6:00 pm.

Prestaciones superiores a Ley