Científico de Datos Senior (AI, Servicios de Azure)

Location: México D.F., CDMX, México

Work Location: hybrid

• Experiencia en Ciencia de Datos, Analítica Avanzada o Machine Learning.
• Conocimiento sólido de estadística aplicada y análisis de datos.
• Dominio de Python para análisis, modelado y automatización de procesos analíticos.
• Experiencia en desarrollo de modelos predictivos y algoritmos de Machine Learning.
• Conocimiento de técnicas de minería de datos y análisis exploratorio.
• Experiencia en manipulación y procesamiento de grandes volúmenes de información.
• Manejo de SQL para extracción y análisis de datos.
• Capacidad para interpretar resultados y generar insights de negocio.
• Habilidades de comunicación para presentar hallazgos a audiencias técnicas y no técnicas.

• Experiencia con herramientas de visualización como Power BI, Tableau o Looker.
• Conocimientos de Deep Learning e Inteligencia Artificial Generativa.
• Experiencia trabajando en entornos Cloud (Azure, AWS o GCP).
• Conocimientos de MLOps y despliegue de modelos en producción.
• Experiencia con Spark, Databricks o tecnologías Big Data.
• Familiaridad con metodologías ágiles.

• Analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para identificar oportunidades de mejora y crecimiento.
• Diseñar, desarrollar e implementar algoritmos y modelos predictivos utilizando técnicas avanzadas de Machine Learning.
• Aplicar métodos estadísticos para descubrir patrones, correlaciones y tendencias relevantes para el negocio.
• Generar pronósticos y recomendaciones basadas en datos que apoyen la toma de decisiones estratégicas.
• Desarrollar dashboards y visualizaciones avanzadas para comunicar hallazgos de manera efectiva.
• Interpretar resultados analíticos y traducirlos en acciones concretas para las diferentes áreas de la organización.
• Colaborar con equipos de negocio y tecnología para identificar casos de uso y oportunidades basadas en datos.
• Validar la calidad y consistencia de la información utilizada en análisis y modelos.
• Documentar metodologías, resultados y mejores prácticas relacionadas con los proyectos de ciencia de datos.
• Mantenerse actualizado en herramientas, metodologías y tendencias de Inteligencia Artificial y Analítica Avanzada.