Sobre el rol
Estarás en el corazón de cómo recolectamos, preparamos y modelamos los datos de manufactura. Desde construir pipelines de datos hasta dar soporte a los modelos de machine learning detrás de nuestros insights operativos, mantendrás sólida la base de datos y confiables los modelos.
Lo que harás
- Construir y mantener pipelines de datos que extraen y transforman información de sistemas de planta, sensores y bases de datos (Databricks, Python).
- Escribir y optimizar consultas SQL sobre conjuntos de datos grandes y de series de tiempo.
- Apoyar el desarrollo, entrenamiento y validación de modelos de machine learning (pronóstico, clasificación, detección de anomalías).
- Asegurar la calidad, disponibilidad y retención histórica adecuada de los datos.
- Documentar flujos de datos y lógica de modelos, y ayudar a definir buenas prácticas de ingeniería.
- Colaborar de cerca con los equipos de planta y operaciones para traducir preguntas reales en soluciones de datos.
Lo que aportas (indispensable)
- Título (concluido o por concluir) en Ingeniería, Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos o afín.
- 0–2 años de experiencia; cuentan prácticas o proyectos académicos sólidos.
- Python y SQL sólidos.
- Soltura trabajando con datos (pandas / PySpark es un plus) e interés genuino en machine learning.
- Curiosidad, ownership y ganas de aprender rápido.
- Inglés y español a nivel profesional.
Deseable
- Databricks, plataformas de datos en la nube o bases de datos de series de tiempo (p. ej. InfluxDB).
- Experiencia con datos industriales / de manufactura, IoT o de sensores.
- Control de versiones (Git) y nociones básicas de MLOps.
Tipo de puesto: Tiempo completo
Sueldo: $20,000.00 - $28,000.00 al mes
Lugar de trabajo: remoto híbrido en Monterrey, N. L.
