Data Scientist Senior
Axity —Huixquilucan, Méx.
- Tiempo completo
- Trabajo híbrido
- Azure
- Doctorado
- Investigación
Postulación rápida
20h
Data Engineer Senior
R&R It Consulting Negocios Integrales —Naucalpan, Méx.
- Tiempo completo
- Azure
- DevOps
- Ingeniería
Postulación rápida

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Senior Data Software Engineer (Python + SQL + Azure)
Publicis Groupe Holdings B.V —Cuauhtémoc, CDMX
5–8 years of experience in software engineering and data engineering roles. Implement data validation, reconciliation, and error-handling mechanisms.
Postulación rápida
1d
Software Engineer, Python - Associate, Mexico City
BlackRock Investments —Ciudad de México, CDMX
Experience: 1-2 years of professional experience in software engineering, data engineering, or related fields.

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Data Scientist Senior

Axity -
Huixquilucan, Méx.

Postulación rápida

Información del empleo

Tiempo completo
Hace 20 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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