Científico de Datos Sr

Location: Ciudad de México

Work Location: hybrid

• Experiencia sólida en Python para desarrollo de soluciones de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.
• Experiencia diseñando, desarrollando e implementando modelos avanzados de Machine Learning y Deep Learning.
• Experiencia comprobable en proyectos de IA Generativa (Indispensable).
• Conocimiento y experiencia trabajando con Large Language Models (LLMs).
• Experiencia en diseño e implementación de soluciones basadas en RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Conocimiento práctico de Embeddings, modelos vectoriales y búsqueda semántica.
• Experiencia desarrollando soluciones escalables, robustas y productivas basadas en IA.
• Capacidad para analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
• Experiencia implementando pipelines de datos y despliegue de modelos mediante prácticas de MLOps.
• Conocimiento de metodologías para gestión del ciclo de vida completo de proyectos de Machine Learning.
• Experiencia con plataformas Cloud, preferentemente Azure.
• Conocimiento de servicios Azure orientados a IA y datos, incluyendo: Azure AI Search, Azure Functions
• Servicios de Inteligencia Artificial y Analítica
• Experiencia aplicando prácticas de DevOps y CI/CD para automatización y despliegue de soluciones.
• Capacidad para traducir requerimientos de negocio en modelos analíticos y soluciones de IA.

• Experiencia con Azure Machine Learning.
• Conocimiento de frameworks como TensorFlow, PyTorch, LangChain o similares.
• Experiencia en arquitecturas de datos modernas, Data Lake y Data Lakehouse.
• Conocimiento de bases de datos vectoriales.
• Experiencia en monitoreo, observabilidad y optimización de modelos en producción.
• Experiencia en soluciones conversacionales, asistentes inteligentes y automatización basada en IA Generativa.
• Certificaciones relacionadas con Azure, Inteligencia Artificial o Machine Learning.
• Experiencia trabajando bajo metodologías ágiles (Scrum, Kanban o SAFe).
• Conocimientos en MLOps avanzado y gobierno de modelos.

• Diseñar y desarrollar soluciones avanzadas de Ciencia de Datos que integren Inteligencia Artificial, IA Generativa y flujos de datos en Azure.
• Diseñar, construir y optimizar modelos de Machine Learning y Deep Learning de forma autónoma.
• Participar en todas las fases del ciclo de vida de proyectos de Machine Learning, desde la exploración de datos hasta la puesta en producción y monitoreo.
• Diseñar e implementar soluciones basadas en LLMs, Embeddings y arquitecturas RAG.
• Analizar grandes volúmenes de información para identificar oportunidades, patrones y casos de uso de alto valor para el negocio.
• Implementar pipelines de datos y modelos productivos aplicando mejores prácticas de MLOps.
• Garantizar que las soluciones desarrolladas cumplan estándares de calidad, seguridad, escalabilidad y rendimiento.
• Evaluar y mejorar continuamente el desempeño de los modelos mediante métricas robustas y análisis de resultados.
• Desarrollar dashboards ejecutivos y visualizaciones para comunicar hallazgos y recomendaciones.
• Traducir resultados técnicos complejos en implicaciones y recomendaciones de negocio para stakeholders.
• Colaborar con equipos de Datos, Tecnología, Arquitectura y Negocio para desarrollar soluciones innovadoras.
• Identificar oportunidades de automatización, innovación y mejora continua mediante el uso de Inteligencia Artificial.