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Ingeniero de Algoritmos y Optimización / Python Algorithm Engineer
DDT: Data Driven Technologies —Escobedo, N. L.
- Tiempo completo
- Análisis de datos
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Postulación rápida
Sr Support Engineer 2
Blue Yonder —Monterrey, N. L.
- Tiempo completo
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Sr Tax Analyst-5
Copeland —Monterrey, N. L.
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7d
SAP BW/HANA Specialist
KION Group AG —Guadalupe, N. L.
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Jr Java Developer
Epicor —Monterrey, N. L.
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ABB Electrical Control Systems S. de R.L. de C.V. —Apodaca, N. L.
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8d

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Ingeniero de Algoritmos y Optimización / Python Algorithm Engineer

DDT: Data Driven Technologies
Escobedo, N. L.

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Información del empleo

Tiempo completo

Cualificaciones

TensorFlow
PyTorch
NumPy
Análisis de datos
Investigación
Algoritmos
SQL
Pandas
Capacidad analítica
Ingeniería industrial
Planeación de producción
Desarrollo de software
Experiencia en manufactura
Keras
Python
Ciencia de los datos

Descripción completa del empleo

Buscamos un perfil técnico con fuerte capacidad analítica, experiencia sólida en Python y habilidad para diseñar algoritmos orientados a resolver problemas complejos de negocio.

La persona deberá ser capaz de entender a profundidad procesos operativos complejos, identificar sus restricciones, excepciones y principales complicaciones, y traducir ese entendimiento en soluciones programables, robustas, mantenibles y escalables.

Este rol no está orientado únicamente al análisis descriptivo de datos o a la generación de reportes, sino al diseño de lógica algorítmica para automatizar procesos operativos complejos.

Responsabilidades principales

Diseñar y desarrollar algoritmos orientados a resolver problemas complejos de negocio y operación.

Traducir requerimientos funcionales y reglas de negocio en lógica programable, clara y validable.

Analizar procesos operativos para identificar restricciones, dependencias, prioridades, excepciones y criterios de decisión.

Trabajar con datos estructurados provenientes de distintas fuentes para alimentar, validar y ajustar la lógica desarrollada.

Construir soluciones en Python que permitan automatizar decisiones actualmente realizadas de forma manual o semi-manual.

Colaborar con consultores funcionales y usuarios de negocio para validar supuestos, resultados y escenarios de uso.

Documentar la lógica desarrollada, incluyendo reglas, supuestos, entradas, salidas, restricciones y limitaciones.

Requisitos técnicos

Dominio sólido de Python para el desarrollo de soluciones analíticas, algorítmicas o de automatización.

Experiencia trabajando con datos estructurados mediante herramientas como pandas, NumPy, SQL o similares.

Capacidad demostrable para diseñar algoritmos desde cero a partir de requerimientos funcionales o problemas de negocio.

Pensamiento lógico y estructurado para resolver problemas con múltiples variables, restricciones, dependencias y excepciones.

Experiencia previa en análisis de datos, ingeniería de datos, desarrollo de software, ciencia de datos, ingeniería industrial, investigación de operaciones o áreas afines.

Capacidad para convertir procesos manuales o semi-manuales en soluciones programables, mantenibles y escalables.

Habilidad para validar resultados, identificar inconsistencias en los datos y ajustar la lógica desarrollada con base en evidencia.

Los dos puntos siguientes no son requisitos indispensables, pero sí son altamente deseables y representarían un diferenciador importante en la evaluación del candidato:

1) Experiencia en ciencia de datos aplicada, incluyendo análisis exploratorio, preparación de datos, modelado, evaluación de resultados y generación de insights accionables para el negocio.

2) Experiencia práctica con inteligencia artificial, machine learning o deep learning, idealmente con librerías como TensorFlow, Keras, PyTorch o scikit-learn.

Competencias clave

Alta capacidad de análisis y pensamiento estructurado.

Autonomía para resolver problemas complejos con información incompleta o ambigua.

Capacidad para entender procesos de negocio y traducirlos en soluciones técnicas accionables.

Comunicación clara con perfiles técnicos, funcionales y usuarios de negocio.

Criterio para identificar riesgos, validar supuestos y proponer alternativas viables.

Orientación a resultados y a la construcción de soluciones prácticas para la operación.

Habilidades deseables

Conocimiento de técnicas de optimización, investigación de operaciones, programación lineal, programación entera, heurísticas o programación por restricciones.

Familiaridad con entornos industriales, logísticos, de manufactura, supply chain, planeación de producción o capacity planning.

Buenas prácticas de desarrollo, documentación, versionamiento de código y construcción de soluciones mantenibles.

Experiencia recomendada

Se recomienda un perfil con más de 2 años de experiencia desarrollando soluciones técnicas en Python, análisis de datos, ingeniería de datos, ciencia de datos, desarrollo de software, ingeniería industrial, investigación de operaciones, optimización o áreas afines.

Por la complejidad e importancia del proyecto, no se recomienda un perfil exclusivamente junior, salvo que cuente con una capacidad algorítmica sobresaliente.

Job Type: Full-time

Application Question(s):

¿Cuál es tu percepción económica? ¿Bruto o neto?

Work Location: In person

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