Científico de Datos CENIC

Acerca de:

Liderar el diseño, desarrollo y optimización de soluciones avanzadas de inteligencia artificial y machine learning aplicadas a datos estructurados, no estructurados y geoespaciales, actuando como referente técnico en la adopción de nuevas tecnologías y en la formación de capacidades analíticas, para resolver problemas estratégicos del negocio con soluciones escalables, precisas y alineadas a los objetivos organizacionales.

Responsabilidades:

• Definir estrategias avanzadas de modelado y experimentación en IA y ML, asegurando la eficiencia, escalabilidad y alineación con los objetivos del negocio, contemplando también enfoque híbridos que combinen modelos estadísticos y otras arquitecturas.
• Liderar el desarrollo de modelos aplicados a texto, imágenes, video y datos geoespaciales, integrando técnicas como redes neuronales profundas, transformers o GANs.
• Supervisar y guiar a científicos de datos en la adopción de mejores prácticas, documentación y calidad de código, promoviendo una cultura de excelencia técnica, y enfocado en revisiones cruzadas de código.
• Diseñar y optimizar pipelines analíticos para procesamiento en tiempo real o batch, asegurando el uso eficiente de datos y recursos computacionales en plataformas cloud y bases de datos especializadas.
• Evaluar e implementar técnicas de aprendizaje automático explicable (XAI), análisis de sensibilidad y segmentación avanzada para respaldar decisiones estratégicas con modelos transparentes.
• Colaborar con áreas de infraestructura, TI y MLOps para desplegar modelos en ambientes productivos, garantizando su integración, estabilidad y mantenimiento continuo, y alineando sus funcionalidades con las prioridades del negocio.
• Identificar oportunidades de aplicación de IA en la organización, evaluando nuevas tecnologías y promoviendo su adopción mediante pruebas de concepto y experimentación aplicada.

Requisitos:

• Experiencia de al menos 5 en perfiles de científicos de datos sr o 3 años en perfiles de científico de datos IA/ML
• Al menos 6 años en investigación y desarrollo de modelos de IA aplicados en negocio.
• Técnicas avanzadas de IA: Transfer learning, reinforcement learning, Modelos Frontera, Prompting, generación de datos sintéticos.
• Dominio de metodologías de evaluación y validación de modelos (AUC, RMSE, F1-score, técnicas de fairness, explainability con SHAP o LIME).
• Conocimiento práctico en diseño de experimentos y validación cruzada avanzada.

Educación:

• Licenciatura o Ingeniería en Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística, Tecnologías de la Información o carrera afín.
• Maestría en Ciencia de Datos, Estadística, Matemáticas Aplicadas, Inteligencia Artificial, Ingeniería en Datos o afines. (ALTAMENTE DESEABLE) Sobre todo si no tiene experiencia
• Deseable: Doctorado en alguna de las áreas anteriores

Beneficios:

• Sueldo base
• Fondo de ahorro
• Descuentos en compras de muebles y ropa
• Aguinaldo
• Vacaciones
• Prima vacacional
• Reparto de utilidades
• Día libre de cumpleaños
• Becas para estudio
• Útiles escolares
• Club de protección familiar
• Ambiente de trabajo agradable
• Entre otros beneficios y prestaciones