Diseñar, desarrollar, implementar y optimizar modelos avanzados de Machine Learning e Inteligencia Artificial que permitan resolver problemas de negocio complejos, generar insights accionables y potenciar la toma de decisiones basada en datos. Será responsable de garantizar la calidad técnica, estadística y operativa de las soluciones analíticas, trabajando bajo estándares de desarrollo profesional y mejores prácticas de MLOps.
- Diseñar, desarrollar e implementar modelos predictivos, prescriptivos y algoritmos de Machine Learning para diferentes áreas del negocio.
- Analizar grandes volúmenes de información para identificar patrones, tendencias y oportunidades de mejora.
- Aplicar técnicas de experimentación, pruebas de hipótesis y análisis causal para respaldar decisiones estratégicas basadas en evidencia.
- Construir procesos de transformación y preparación de datos mediante SQL avanzado y PySpark.
- Desarrollar código en Python modular, mantenible y listo para producción siguiendo estándares de ingeniería de software.
- Implementar procesos de seguimiento y monitoreo de experimentos utilizando herramientas como MLflow o similares.
- Evaluar y validar modelos considerando métricas de negocio, sesgos, explicabilidad, desempeño por segmentos y robustez estadística.
- Colaborar con equipos multidisciplinarios para traducir necesidades de negocio en soluciones analíticas escalables.
- Documentar de manera estructurada los modelos desarrollados, incluyendo objetivos, fuentes de datos, supuestos, limitaciones y resultados esperados.
- Gestionar datos almacenados en ambientes cloud como Google Cloud Storage (GCS) y Azure Blob Storage.
- Aplicar buenas prácticas de versionamiento, control de cambios, manejo seguro de credenciales y gobierno de datos.
- Evaluar y definir el uso adecuado de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa, modelos LLM y sistemas de agentes, asegurando un enfoque responsable y orientado al valor de negocio.
Conocimientos Técnicos Requeridos
Lenguaje de Programación
- Dominio avanzado de Python como lenguaje principal y exclusivo de desarrollo.
Machine Learning y Ciencia de Datos
Experiencia sólida en las siguientes tecnologías y librerías:
- Scikit-Learn
- XGBoost
- LightGBM
- Pandas
- Polars
- Statsmodels
- SciPy
Deep Learning
- Experiencia en desarrollo e implementación de modelos utilizando:
- TensorFlow
- PyTorch
Procesamiento y Gestión de Datos
- SQL avanzado para consulta y análisis de datos.
- PySpark para procesamiento, exploración y transformación de grandes volúmenes de información.
- Experiencia trabajando con datos en entornos cloud:
- Google Cloud Storage (GCS)
- Azure Blob Storage
Competencias Estadísticas
- Diseño experimental aplicado a problemas de negocio.
- Pruebas de hipótesis y análisis inferencial.
- Comprensión avanzada de causalidad y capacidad para distinguir entre correlación y relaciones causales.
- Validación robusta de modelos considerando:
- Métricas de negocio.
- Precisión y desempeño.
- Sesgos algorítmicos.
- Comportamiento por segmentos y subgrupos.
- Interpretabilidad y explicabilidad.
Desarrollo y Gobierno de Soluciones
- Uso profesional de Git dentro del flujo de trabajo diario.
- Desarrollo de código estructurado, reutilizable y orientado a producción.
- Experiencia con herramientas de seguimiento y trazabilidad de experimentos como MLflow.
- Capacidad para trabajar bajo estándares de ingeniería y gobierno de datos.
- Gestión de versiones de datos y control de calidad de modelos.
- Documentación técnica clara y estructurada.
Experiencia Requerida
- Más de 5 años de experiencia en Ciencia de Datos, Machine Learning o Inteligencia Artificial.
- Experiencia desarrollando modelos analíticos de impacto para distintas áreas de negocio.
- Participación en proyectos de analítica avanzada y despliegue de modelos en ambientes productivos.
- Experiencia trabajando en equipos multidisciplinarios bajo metodologías ágiles.
Competencias Clave
- Pensamiento analítico y orientación a resultados.
- Capacidad para resolver problemas complejos de negocio mediante datos.
- Rigor estadístico y pensamiento crítico.
- Comunicación efectiva para audiencias técnicas y no técnicas.
- Capacidad para desafiar hipótesis y validar resultados con evidencia.
- Autonomía técnica y orientación a la mejora continua.
- Colaboración y trabajo en equipo.
Lo que ofrecemos
- Programas de formación continua y certificaciones.
- Acceso a plataformas de aprendizaje y desarrollo profesional.
- Cultura de innovación y colaboración.
- Programas de bienestar físico y emocional.
- Oportunidades de crecimiento en proyectos internacionales.
- Reconocimiento y recompensas por desempeño.
- Sueldo base
- Prestaciones superiores a las de la ley
- Seguro de vida
- Seguro de Gastos Médicos Mayores
- Vales de despensa
- Esquema 100% nómina