CIENTIFICO DE DATOS CENIC SR
Summary
Lead the design and development of AI/ML solutions for structured, unstructured, and geospatial data to solve business problems, using deep learning, transformers, and cloud platforms.
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