Data Scientist Senior
Axity —Huixquilucan, Méx.
- Tiempo completo
- Trabajo híbrido
- Azure
- Doctorado
- Investigación
Postulación rápida
9h
Scientist (Bar Soap)
Colgate-Palmolive —Ciudad de México, CDMX
- Análisis de datos
- Inglés
- Maestría
8h
SUB-DIRECTOR DESARROLLO DE SISTEMAS
Grupo Financiero Banorte —Ciudad de México, CDMX
- Azure
- Inglés
- SQL
3h
FBS MLOps Engineer Manager
Capgemini —Ciudad de México, CDMX
- $1 por año
- Tiempo completo
- Trabajo híbrido
- Administración de personal
- DevOps
- Inglés
- Vacaciones adicionales o permisos con goce de sueldo
Postulación rápida
AI Platform Engineer
Salesforce —Ciudad de México, CDMX
- Tiempo completo
- Administración de personal
- Salesforce
- Experiencia en bases de datos
Cloud Architect
HSBC Global Services Limited —Azcapotzalco, CDMX
- Tiempo completo
- Azure
- Administración de personal
- DevOps
4d
Forward Deployed Engineer
Arkham Technologies —Ciudad de México, CDMX
- Tiempo completo
- Trabajo híbrido
- SQL
- Python
Postulación rápida
AI Presales
SDG Group —Ciudad de México, CDMX
- Trabajo híbrido
- Español
- Azure
- Doctorado
Postulación rápida
AI Data Scientist (AML)
Klar Technologies SA de CV SFP —Ciudad de México, CDMX
- Tiempo completo
- Trabajo híbrido
- Informática
- Análisis de datos
- Inglés
Postulación rápida
2h
Analytics Engineer - Credit
Klar Technologies SA de CV SFP —Ciudad de México, CDMX
- Tiempo completo
- Trabajo híbrido
- Administración de personal
- Informática
- Inglés
Postulación rápida
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Data Scientist Senior

Axity -
Huixquilucan, Méx.

Postulación rápida

Información del empleo

Tiempo completo
Hace 9 horas

Cualificaciones

TensorFlow
Azure
Estadísticas
Doctorado
Ingeniería de software
PyTorch
Matemáticas
Git
Investigación
Maestría
SQL
Pandas
Capacidad analítica
SciPy
Python

Descripción completa del empleo

DESCRIPCIóN

Buscamos un Data Scientist Senior con más de 5 años de experiencia en ciencia de datos, análisis estadístico o investigación aplicada. Se busca un perfil con sólido background estadístico y experiencia práctica en proyectos de data science en entornos de negocio, capaz de formular problemas complejos como problemas de modelado y entregar soluciones reproducibles integrables por equipos de ingeniería. Debe trabajar bajo estándares de software engineering, colaborar estrechamente con un equipo de ML Engineering y tener criterio para distinguir cuándo usar herramientas como agentes o LLMs y cuándo no.

REQUISITOS

Más de 5 años en data science, análisis estadístico o roles de investigación aplicada.
Formación en Ciencias (física, matemáticas aplicadas, actuaría).
Preferentemente contar con maestría.
Proyectos end-to-end documentables: desde la definición del problema hasta la entrega de un modelo validado.
Experiencia trabajando con equipos de ingeniería (ML Engineers, Data Engineers) en ambientes ágiles.
Historial de trabajo en repositorios de código reales.
Maestría o doctorado en Matemáticas, Estadística, Actuarial, Física, Computer Science o afines.
Experiencia en investigación académica o aplicada.

Habilidades técnicas indispensables

Conocimientos en Implementación de IA.
Vertex
Conocimientos en estadística
Buenas prácticas de ML

Python como lenguaje principal y único de desarrollo.
Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM, Pandas, Polars, Statsmodels, SciPy.
Modelos de deep learning con TensorFlow o PyTorch cuando el problema lo justifique.
SQL avanzado.
PySpark para exploración y transformación.
Acceso y manejo de datos en entornos cloud: GCS, Azure Blob Storage.
Diseño experimental y pruebas de hipótesis aplicadas a problemas de negocio.
Causalidad y distinción entre correlación y causalidad.
Validación robusta de modelos: métricas de negocio, análisis de sesgo y comportamiento por subgrupos.
Uso profesional de Git.
Código Python organizado y modular, listo para entrega.
Experiment tracking con MLflow o equivalente.
Documentación estructurada de modelos.
Manejo de estándares de equipo: credenciales seguras, versionado de datos, estructura de proyectos.
Uso responsable de herramientas de IA generativa.
Criterio para evaluar cuándo usar agentes o LLMs.

Deseables

Experiencia con ingeniería de ML.
Portafolio compartible.
Experiencia en investigación académica o aplicada.

Habilidades blandas

Rigor Estadístico
Analísis
Mente innovadora
Enfoque a la resolución de problemas

Actividades a desarrollar

Formular problemas de negocio como problemas de modelado.
Ejecutar ciclos rigurosos de investigación y experimentación.
Desarrollar soluciones reproducibles e integrables por equipos de ingeniería.
Preparar, explorar y transformar datos a escala.
Construir, validar y documentar modelos.
Realizar diseño experimental, pruebas de hipótesis y análisis causal.
Colaborar con ML Engineers y Data Engineers bajo estándares del equipo.
Mantener código modular, versionado y con trazabilidad de experimentos.
Revisar y validar el uso de herramientas de IA generativa cuando aplique.
Justificar decisiones técnicas y estadísticas con criterio.

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