Científico de Datos Senior (AI, Servicios de Azure)

Location: México D.F., CDMX, México

Work Location: hybrid

• Licenciatura o Ingeniería en Ciencia de Datos, Computación, Matemáticas, Estadística, Actuaría o afín.
• Experiencia sólida como Data Scientist Senior desarrollando modelos de Machine Learning en entornos productivos.
• Dominio avanzado de Python para análisis de datos, modelado y automatización.
• Experiencia en: Machine Learning supervisado y no supervisado, Deep Learning, Modelos predictivos y análisis estadístico avanzado y Procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.
• Experiencia implementando soluciones de IA y analítica en Microsoft Azure.
• Conocimiento práctico de MLOps, integración continua y despliegue continuo (CI/CD).
• Experiencia desarrollando visualizaciones y dashboards ejecutivos.
• Capacidad para comunicar resultados técnicos a audiencias de negocio.

• Experiencia trabajando con LLMs (Large Language Models) y soluciones de IA Generativa.
• Conocimiento de servicios Azure como: Azure AI Search, Azure Functions y Azure Machine Learning
• Experiencia en arquitecturas de datos modernas y procesamiento de datos en la nube.
• Conocimiento de DevOps orientado a productos de datos e IA.
• Experiencia en experimentación, optimización y monitoreo de modelos en producción.
• Certificaciones relacionadas con Azure, Data Science o Inteligencia Artificial.
• Experiencia liderando iniciativas técnicas o mentorando equipos de ciencia de datos.
• Conocimiento de metodologías ágiles (Scrum, Kanban).

• Diseñar e implementar estrategias basadas en datos para identificar patrones, tendencias y oportunidades de negocio.
• Desarrollar y desplegar modelos avanzados de Machine Learning, Deep Learning y Analítica Predictiva utilizando Python.
• Diseñar y desarrollar soluciones de Inteligencia Artificial integradas con flujos de datos y servicios de Microsoft Azure.
• Analizar datos estructurados y no estructurados para generar hipótesis y recomendaciones de alto impacto.
• Implementar pipelines de datos y despliegues de modelos en entornos Azure siguiendo prácticas de MLOps.
• Monitorear, evaluar y optimizar el desempeño de los modelos mediante métricas robustas.
• Crear dashboards y visualizaciones ejecutivas que faciliten la interpretación de resultados.
• Traducir hallazgos técnicos en recomendaciones estratégicas para áreas de negocio.
• Garantizar que las soluciones desarrolladas cumplan con estándares de calidad, escalabilidad y seguridad.
• Participar activamente en equipos multidisciplinarios bajo metodologías ágiles.